\chapter{Introdução}
\label{chapter:introduction}


\section{Enquadramento}


O avanço contínuo da robótica e da inteligência artificial tem impulsionado o desenvolvimento de sistemas cada vez mais sofisticados e adaptáveis, capazes de interagir de forma segura e eficiente com o ambiente envolvente. Entre estes sistemas, destacam-se as mãos robóticas antropomórficas, cujo \textit{design} e funcionalidades procuram aproximar-se das capacidades motoras e sensoriais da mão humana. Estas estruturas apresentam um elevado potencial de aplicação em áreas como a indústria, a reabilitação, a assistência pessoal e a investigação científica.

A manipulação com múltiplos dedos representa um dos maiores desafios em robótica, tanto pela complexidade dos mecanismos envolvidos como pela elevada dimensionalidade do espaço de controlo. Ao longo das últimas décadas, diversos autores têm contribuído para a compreensão e desenvolvimento de mãos robóticas com capacidades semelhantes às humanas. Cutkosky~\cite{cutkosky1989grasp} estabeleceu as bases para a escolha de tipos de preensão em contextos industriais, enquanto Bicchi~\cite{bicchi2002hands} realçou a dificuldade inerente à criação de mãos robóticas que conciliem destreza com robustez, propondo abordagens que privilegiem a simplicidade mecânica sem comprometer a funcionalidade. Mais recentemente, Feix et al.~\cite{feix2015grasp} apresentaram uma taxonomia abrangente de preensões humanas, que serve como guia para o planeamento e avaliação de estratégias de preensão robótica.

O progresso em manipulação robótica não se limita apenas à engenharia mecânica e controlo, mas também à integração de métodos de aprendizagem e perceção inteligente. Billard e Kragic~\cite{billard2019trends} discutem tendências emergentes na área, incluindo a aprendizagem baseada em demonstração e a fusão sensorial, enquanto Piazza et al.~\cite{piazza2019century} fornecem uma perspetiva histórica sobre a evolução das mãos robóticas ao longo de um século. Trabalhos mais recentes, como os de Shang et al.~\cite{shang2020deep} e Li et al.~\cite{li2022survey}, demonstram como a aprendizagem profunda tem sido utilizada para melhorar a manipulação com mãos multifuncionais, especialmente em ambientes não estruturados.

No entanto, a construção e controlo destas mãos robóticas continuam a apresentar desafios significativos. A complexidade mecânica e eletrónica dos atuadores e sensores requer soluções modulares e escaláveis, capazes de integrar diferentes fontes de informação e adaptar-se a variações nas interações físicas. Em particular, a perceção tátil e a interpretação de contactos são essenciais para evitar colisões indesejadas e otimizar a execução de tarefas de preensão.

Neste contexto, o presente trabalho insere-se no desenvolvimento de uma mão robótica antropomórfica, equipada com sensores de força para deteção de contacto, e controlada por um sistema modular. Durante o processo de desenvolvimento, verificou-se que a sobreposição dos dedos ocorre durante o fecho da mão, o que posteriormente compromete a abertura adequada e pode gerar tensões excessivas nos motores, afetando a integridade do sistema. Este problema motivou a exploração de técnicas de aprendizagem automática para a classificação automática de diferentes tipos de sobreposições, permitindo otimizar o controlo da mão e prevenir situações de bloqueio ou colisão entre os dedos.

\section{Objetivos}


O principal objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de uma mão robótica antropomórfica equipada com sensores de contacto e sistemas de controlo adequados, capaz de realizar movimentos básicos de manipulação. Para alcançar este objetivo global, foram definidos os seguintes objetivos específicos:

\begin{itemize}
    \item \textbf{Seleção, fabrico e montagem da estrutura da mão robótica} — Identificar e documentar a solução a implementar, selecionando os componentes necessários para o fabrico da mão, e proceder à montagem, considerando as diretivas de documentação existentes e as necessidades de adaptação ao robô colaborativo já disponível.
    
    \item \textbf{Incorporação de sensores} — Integrar sensores de contacto ou força na mão robótica, complementando o \textit{feedback} de posição fornecido pelos servomotores, de forma a permitir a deteção de forças aplicadas nos dedos.
    
    \item \textbf{Incorporação da unidade de processamento} — Definir e implementar a unidade de processamento responsável pelo controlo dos motores, pela recolha e processamento de dados sensoriais.
    
    \item \textbf{Desenvolvimento do programa principal} — Desenvolver o \textit{software} necessário para o controlo da mão, assegurando a integração com um ambiente adequado.
    
    \item \textbf{Implementação de ações básicas de movimentação de dedos} — Criar programas ou macros para movimentos específicos de cada dedo, como abrir ou fechar, posicionar em ângulos predefinidos, formar gestos e executar ações de agarrar ou largar objetos com dois ou mais dedos.
\end{itemize}

Durante o processo de desenvolvimento e implementação dos objetivos, identificou-se um problema relevante relacionado com a sobreposição de dedos durante o fecho da mão, o que compromete a abertura subsequente e pode afetar o funcionamento seguro do sistema. Como resposta a esta necessidade, foi definida uma tarefa adicional: o desenvolvimento de uma solução baseada em aprendizagem automática para a classificação automática das configurações de sobreposição de dedos, de forma a otimizar a ordem de abertura e garantir o funcionamento seguro e eficiente da mão robótica.


\section{Estrutura do documento}

Este documento organiza-se em seis capítulos, estruturados da seguinte forma:
\begin{itemize}
    \item O \textbf{Capítulo 2} descreve os trabalhos relacionados, abordando as soluções existentes no domínio das mãos robóticas antropomórficas e tecnologias de sensores de contacto.
    \item O \textbf{Capítulo 3} detalha as ferramentas de suporte utilizadas, incluindo \textit{hardware}, \textit{software} e bibliotecas aplicadas no desenvolvimento do sistema.
    \item O \textbf{Capítulo 4} expõe o processo de desenvolvimento da mão robótica, desde a montagem física, configuração dos motores e implementação do sistema sensorial, até à programação do sistema completo.
    \item O \textbf{Capítulo 5} concentra-se na classificação de sobreposições de dedos com aprendizagem automática, apresentando o processo de aquisição de dados, os modelos desenvolvidos, a avaliação de desempenho e os resultados obtidos. Este capítulo resultou diretamente da necessidade de resolver o problema identificado durante o desenvolvimento do projeto.
    \item O \textbf{Capítulo 6} apresenta as conclusões gerais e propõe linhas de trabalho futuro para a evolução do sistema.
\end{itemize}


