Nesta tese de mestrado, e desenvolvido um controlador para locomoc~ao de um rob^o

quadruped (Aibo), capaz de estabilizar a cabeca do rob^o durante o movimento deste.

A arquitectura de controlo e inspirada no conceito biologico dos motor pattern gen-

erator (MPG) e e baseada em sistemas din^amicos n~ao lineares que geram trajectorias

rtmicas e discretas.

A oscilac~ao da cabeca que resulta da locomoc~ao do rob^o e importante porque di culta

uma estavel aquisic~ao de imagens e a possibilidade de o robot actuar de acordo com a

informac~ao recebida. Por exemplo, locomoc~ao orientada pela vis~ao.

Focamo-nos no desenvolvimento de um controlador para a cabeca do rob^o, capaz de

minimizar a oscilac~ao da cabeca induzida pela locomoc~ao. E proposta uma soluc~ao que

combina MPG e algoritmos geneticos para gerar Um movimento da cabeca estavel.

O movimento de estabilizac~ao da cabeca e gerado por MPGs que s~ao modelados

como equac~oes diferenciais. Esta soluc~ao permite especi car par^ametros com a amplitude,

o o
set e a frequ^encia do movimento e gerar trajectorias suaves de acordo com as

alterac~oes dos par^ametros. Assim torna-se mais facil combinar os MPGs com um metodo

de optimizac~ao. O algoritmo genetico determina o melhor conjunto de par^ametros que

gera o movimento da cabeca que reduz a oscilac~ao da cabeca induzida pela locomoc~ao.

Resultados experimentais num rob^o Aibo simulado, demonstram que a soluc~ao proposta

gera um movimento da cabeca que reduz o movimento induzido pela locomoc~ao.