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Apresentação

Robótica Industrial e Sistemas Inteligentes

É no Centro de Robótica Industrial e Sistemas Inteligentes que florescem soluções inovadoras para alavancar a robótica no contexto industrial, agrícola e florestal e impulsionar a transformação digital da indústria.


Seguimos uma abordagem prática – da conceção à implantação – para ensaiar a navegação e localização de robôs móveis, testar avanços na visão industrial 2D/3D e deteção avançada, sem descurar a robótica industrial e colaborativa, e interfaces humano-robô.


O nosso TRIBE LAB é terreno fértil para ideias inovadoras sobre a agricultura do futuro. Ali desenvolvemos protótipos e tecnologia de excelência em robótica agrícola e IoT: com protótipos, sensores avançados (LiDAR, câmaras AI) e ferramentas de prototipagem rápida, aceleramos o desenvolvimento de soluções para o setor agroflorestal. Marcamos ainda presença no iiLab, onde unimos investigação aplicada, demonstração tecnológica e testes em ambiente controlado, promovendo a integração de tecnologias emergentes na indústria. Desde células robóticas inteligentes e sistemas ciberfísicos até à análise de dados e IA, é um espaço de inovação onde as empresas podem experimentar e validar soluções para a fábrica do futuro.


Com uma equipa multidisciplinar e alinhado com agendas europeias, o nosso trabalho de investigação combina ciência fundamental e aplicação com impacto no desenho de soluções para a indústria 4.0, promovendo a competitividade e a transformação digital do setor.

notícias
Robótica

8 mil cientistas marcaram presença numa das maiores conferências mundiais de robótica. 4 deles são do INESC TEC

Uma das maiores e mais reconhecidas conferências de robótica a nível mundial chama-se IROS (da sigla – International Conference on Intelligent Robotis and Systems) e este ano realizou-se na China, no final do mês de outubro. O INESC TEC marcou presença através de quatro cientistas que tiveram a oportunidade de apresentar cinco trabalhos num fórum de rigoroso escrutínio na aceitação de investigações e que, este ano, reuniu mais de 8 mil participantes de todo o mundo.

14 novembro 2025

Engenharia e Gestão de Sistemas

O projeto be@t está a dar novo fio ao setor têxtil – com o INESC TEC a tecer soluções inovadoras

Evento no âmbito do projeto be@t visou a apresentação da Unidade Piloto de Triagem de Têxteis, uma infraestrutura que conta com soluções desenvolvidas pelo INESC TEC capaz de processar cerca de 50 toneladas de resíduos por ano.

10 novembro 2025

Robótica

Qual o futuro dos blocos operatórios? O INESC TEC ajuda a responder

A Unidade Local de Saúde (ULS) de Santo António reuniu profissionais de áreas distintas para debater sobre desafios emergentes no bloco operatório. 

30 outubro 2025

Robótica

INESC TEC participa na Noite Europeia dos Investigadores nas cidades de Porto e Braga

A Noite Europeia dos Investigadores (NEI) celebra-se no dia 26 de setembro, mas nem só no dia decorrem as atividades. Há também uma série de pré-eventos espalhados por todo o país. E são várias as instituições responsáveis por organizar e coordenar todas estas atividades. O INESC TEC, mais uma vez, não faltou à chamada. No Porto associou-se ao i3S e organizou um pré-evento. Em Braga, juntou-se ao Centro Nacional de Computação Avançada (CNCA) e participou na celebração do dia 26, através da apresentação do supercomputador Deucalion.

30 setembro 2025

Robótica

Em “Dia da Família”, a HORSE, Fábrica do Grupo Renault, abre as portas ao INESC TEC e à sua robótica

As soluções de robótica e sistemas inteligentes do INESC TEC viajaram até Aveiro para o “Dia da Família” da HORSE. Nesta Fábrica do Grupo Renault, as diferentes gerações puderam experimentar um sistema de teleoperação com recurso a realidade virtual.

11 julho 2025

006

Projetos em destaque

RAPID_Start

Análise e Validação Técnica de AMR HikRobot - Compatibilidade e Conformidade VDA5050

2025-2025

BIOFAB

BIOProducts FABrication Support - BIOFAB+ - Support the R&D technical proposal writing - Holland BioProducts’ New Factory in Portugal

2025-2025

PFAI4_6eD

Programa de Formação Avançada Industria 4 - 6a edição

2025-2025

MacSense

Proposta de Prestação de Serviços de investigação e desenvolvimento de IHM para sistema de monitorização avançado de máquinas CNC

2025-2025

BolsasFCT_Gestao

Financiamento Bolsas Doutoramento FCT - Gestão

2025-9999

RAIL_INSPECT

2016-2017

Equipa
Publicações

CRIIS Publicações

Ler todas as publicações

2026

Economic benchmarking of assisted pollination methods for kiwifruit flowers: Assessment of cost-effectiveness of robotic solution

Autores
Pinheiro, I; Moura, P; Rodrigues, L; Pacheco, AP; Teixeira, J; Valente, A; Cunha, M; Santos, FNd;

Publicação
Agricultural Systems

Abstract

2026

AI Enabled Robotic Loco-Manipulation

Autores
Li, Q; Xie, M; Tokhi, MO; Silva, MF;

Publicação
Lecture Notes in Networks and Systems

Abstract

2026

Crisis or Redemption with AI and Robotics? The Dawn of a New Era

Autores
Silva, MF; Tokhi, MO; Ferreira, MIA; Malheiro, B; Guedes, P; Ferreira, P; Costa, MT;

Publicação
Lecture Notes in Networks and Systems

Abstract

2025

A Review of Robotic Interfaces for Post-Stroke Upper-Limb Rehabilitation: Assistance Types, Actuation Methods, and Control Mechanisms

Autores
André Gonçalves; Manuel F. Silva; Hélio Mendonça; Cláudia D. Rocha;

Publicação
Robotics

Abstract
Stroke is a leading cause of long-term disability worldwide, with survivors often facing significant challenges in regaining upper-limb functionality. In response, robotic rehabilitation systems have emerged as promising tools to enhance post-stroke recovery by delivering precise, adaptable, and patient-specific therapy. This paper presents a review of robotic interfaces developed specifically for upper-limb rehabilitation. It analyses existing exoskeleton- and end-effector-based systems, with respect to three core design pillars: assistance types, control philosophies, and actuation methods. The review highlights that most solutions favor electrically actuated exoskeletons, which use impedance- or electromyography-driven control, with active assistance being the predominant rehabilitation mode. Resistance-providing systems remain underutilized. Furthermore, no hybrid approaches featuring the combination of robotic manipulators with actuated interfaces were found. This paper also identifies a recent trend towards lightweight, modular, and portable solutions and discusses the challenges in bridging research prototypes with clinical adoption. By focusing exclusively on upper-limb applications, this work provides a targeted reference for researchers and engineers developing next-generation rehabilitation technologies.

2025

Human-in-the-loop Multi-objective Bayesian Optimization for Directed Energy Deposition with in-situ monitoring

Autores
Sousa, J; Sousa, A; Brueckner, F; Reis, LP; Reis, A;

Publicação
ROBOTICS AND COMPUTER-INTEGRATED MANUFACTURING

Abstract
Directed Energy Deposition (DED) is a free-form metal additive manufacturing process characterized as toolless, flexible, and energy-efficient compared to traditional processes. However, it is a complex system with a highly dynamic nature that presents challenges for modeling and optimization due to its multiphysics and multiscale characteristics. Additionally, multiple factors such as different machine setups and materials require extensive testing through single-track depositions, which can be time and resource-intensive. Single-track experiments are the foundation for establishing optimal initial parameters and comprehensively characterizing bead geometry, ensuring the accuracy and efficiency of computer-aided design and process quality validation. We digitized a DED setup using the Robot Operating System (ROS 2) and employed a thermal camera for real-time monitoring and evaluation to streamline the experimentation process. With the laser power and velocity as inputs, we optimized the dimensions and stability of the melt pool and evaluated different objective functions and approaches using a Response Surface Model (RSM). The three-objective approach achieved better rewards in all iterations and, when implemented in areal setup, allowed to reduce the number of experiments and shorten setup time. Our approach can minimize waste, increase the quality and reliability of DED, and enhance and simplify human-process interaction by leveraging the collaboration between human knowledge and model predictions.