\chapter{Conclusões e Trabalho Futuro}
\label{chapter:conclusões}



\section{Conclusões}

O trabalho apresentado nesta dissertação permitiu desenvolver uma mão robótica antropomórfica funcional, integrando capacidades de controlo, sensorização de contacto e funcionalidades avançadas. Desde a seleção, fabrico e montagem da estrutura da mão até à incorporação de sensores de força (\textit{FSR}) e à implementação da unidade de processamento baseada em \textit{ROS}, foram concretizados todos os objetivos delineados no início do projeto.

Destaca-se a implementação de funcionalidades avançadas, como o ajuste dinâmico de corrente durante o contacto com objetos, a definição de velocidades relativas entre dedos e falanges, e a introdução de atrasos temporais programáveis entre os movimentos dos dedos. Estas funcionalidades conferem à mão robótica a capacidade de realizar movimentos mais naturais, seguros e adaptáveis, aproximando o seu comportamento ao de uma mão humana.

No decorrer dos testes de validação do sistema, foi possível aferir o desempenho da arquitetura desenvolvida em termos de aquisição de dados. Verificou-se que os sensores FSR podem ser lidos a uma frequência de aproximadamente 1000~Hz, valor viabilizado pela utilização do microcontrolador Teensy~4.0, com frequência de operação até 600~MHz. Esta elevada taxa de amostragem garante uma perceção tátil responsiva e adequada a aplicações em tempo real. Em paralelo, confirmou-se que a leitura do estado dos motores pode ser realizada a uma frequência de 50~Hz de forma estável, permitindo monitorizar continuamente variáveis como posição, velocidade e corrente, essenciais para controlo e diagnóstico do sistema.

Durante o desenvolvimento do projeto, foi identificado um problema crítico: a ocorrência de sobreposições entre os dedos durante o movimento de abertura, potencialmente geradora de bloqueios mecânicos e esforços excessivos nos motores. Para resolver este desafio, foi concebida e validada uma abordagem baseada em \textit{Machine Learning} para a classificação de configurações de sobreposição, recorrendo a modelos como Regressão Logística, SVM e Redes Neuronais. A avaliação comparativa demonstrou que a SVM apresentou os melhores resultados, com elevada precisão e robustez, validando a eficácia da abordagem proposta.

No seu conjunto, este trabalho contribui para o avanço no desenvolvimento de mãos robóticas antropomórficas modulares, com capacidades de perceção tátil e controlo baseado em corrente, abrindo novas perspetivas para aplicações futuras em cenários reais, como a robótica assistiva, próteses ativas ou manipulação colaborativa em ambientes industriais.



\section{Contribuições}


O trabalho desenvolvido nesta dissertação resultou num conjunto de contribuições relevantes no domínio do controlo e perceção em mãos robóticas antropomórficas, das quais se destacam:

\begin{itemize}
    \item \textbf{Desenvolvimento completo da arquitetura de software da mão robótica}, com uma estrutura modular e escalável, permitindo fácil adaptação a diferentes configurações e requisitos funcionais.

    \item \textbf{Desenvolvimento de funcionalidades avançadas de controlo da mão}, como a implementação de offsets temporais entre os dedos, permitindo movimentos mais fluidos e naturais, aproximando o comportamento da mão robótica ao de uma mão humana.
    
    \item \textbf{Integração de sensores de contacto piezoresistivos (FSR)}, incluindo o desenho e fabrico de suportes personalizados para a sua correta fixação na estrutura da mão, assegurando robustez mecânica e qualidade de medição.

    \item \textbf{Desenvolvimento de uma solução para aumento da zona sensível dos sensores FSR}, através da conceção e fabrico de peças específicas que permitem distribuir melhor a força aplicada, aumentando a fiabilidade da leitura sensorial.
    
    \item \textbf{Implementação de um sistema de leitura e integração de dados sensoriais}, que combina a informação dos motores e dos sensores de contacto, permitindo a execução de gestos mais controlados e a prevenção de forças excessivas.
    
    \item \textbf{Conceção de um sistema automatizado de aquisição de dados}, recorrendo ao braço robótico UR10 para gerar movimentos repetíveis da mão em múltiplas configurações, possibilitando a criação de um dataset diversificado e representativo.
    
    \item \textbf{Treino e avaliação de modelos de aprendizagem automática para deteção de sobreposições de dedos}, com destaque para o modelo baseado em \textit{Support Vector Machines} (SVM), que apresentou melhor desempenho na classificação de sobreposições dos dedos.
\end{itemize}


\section{Trabalho Futuro}

O trabalho realizado estabelece uma base sólida para projetos futuros, abrindo diversas possibilidades de investigação e desenvolvimento. Um dos passos mais imediatos será a integração da solução de classificação de sobreposições no ciclo de controlo em tempo real da mão robótica, permitindo detetar e corrigir situações de sobreposição à medida que estas ocorrem, de forma autónoma e sem necessidade de intervenção externa.

Além disso, será importante aprofundar a integração entre o sistema sensorial e o controlo motor, explorando a utilização dos dados provenientes dos sensores FSR para ajustar dinamicamente as trajetórias e forças aplicadas em função das características do objeto manipulado. Esta integração permitirá implementar estratégias de controlo mais avançadas, otimizando a interação com objetos de diferentes formas, tamanhos e materiais.

Outra linha de trabalho relevante poderá ser a integração de sensores adicionais, como sensores de posição de alta resolução ou sensores de pressão distribuída, para enriquecer a perceção tátil do sistema.

Por fim, será interessante avaliar a aplicabilidade da solução desenvolvida em contextos práticos, como o controlo de próteses robóticas, ou a colaboração segura em ambientes industriais. Estes cenários representam um campo de aplicação desafiante e de elevado impacto, onde soluções como a desenvolvida neste trabalho podem contribuir significativamente para aproximar as capacidades das mãos robóticas às da mão humana, promovendo uma interação mais segura, eficiente e inteligente.



