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Factos & Números
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Apresentação

Centro de Robótica Industrial e Sistemas Inteligentes

No CRIIS trabalhamos em estreita colaboração com empresas, outros Institutos e Universidades, seguindo o lema da Investigação e Desenvolvimento até à Inovação, Design, Prototipagem e Implementação.

O Centro aborda as seguintes áreas de investigação principais: Navegação e Localização de Robôs Móveis, Sensores Inteligentes e Controlo de Sistemas Dinâmicos, Visão Industrial 2D/3D e Deteção Avançada, Manipuladores Móveis, Estruturas Especiais e Arquiteturas para Robôs, Interfaces de Robô-Humano e Realidade Aumentada, Robótica Industrial e Robôs Colaborativos do Futuro, Integração Vertical, IoT e Indústria 4.0.

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Tópicos de interesse
042

Projetos Selecionados

ROBOTICA2019

ROBOTICA2019

2019-2019

PBA

Unified Framework for Mobile Robots

2018-2019

HORSE

Collaborative Robotics for Industrial Coating Cells

2018-2019

Refinação4.0

Serviços de consultoria especializada para desenvolvimento e operacionalização de provas de conceito

2018-2019

MetBots

Robots para metabolómica utilizando inteligência artificial com autoaprendizagem em agricultura de precisão.

2018-2020

SAFER

Verificação de segurança para software robótico

2018-2021

COBOTIS

Interação homem-robô para a robótica colaborativa

2018-2021

COATING4.0

ANALYSIS AND DESIGN OF AN INNOVATIVE REMOTE PROCESS MANAGEMENT AND MONITORING SOLUTION (4.0)

2018-2019

FED

Ferradura, programação intuitiva para aplicações de soldadura robotizada

2018-2019

DIVA

Boosting innovative DIgitech Value chains for Agrofood, forestry and environment

2018-2021

FDControlo

Importância dos hospedeiros alternativos (plantas, insetos, vitis abandonada) na dispersão da doença da flavescência dourada (FD) da vinhda e das populações de scapholdeus titanus nas sub-regiões vitivinículas do Cávado e do Lima

2018-2022

DroneTool

Service to develop a prototype of a drone end-effector for leaf harvesting

2017-2019

Fasten

Flexible and Autonomous Manufacturing Systems for Custom-Designed Products

2017-2020

FAMEST

Calçado e tecnologias avançadas de materiais, equipamentos e software

2017-2020

PRODUTECH_SIF

Soluções para a Indústria de Futuro

2017-2020

RIDDIG

Fábrica Digital

2017-2019

SistemaDPA

Sistema DPA para Espalhador de Estrume (sem ISOBUS) e Análise Química (NIR sensor) para Cisterna em Ambiente ISOBUS.

2017-2019

MANUFACTUR4.0

Desenvolvimento e implementação de tecnologias inteligentes e inovadoras nos setores industriais naval e metalomecânico

2017-2019

Water4Ever

Optimização na utilização da água na agricultura para preservação do solo e recursos hídricos

2017-2020

AGRINUPES

Integrated monitoring and control of water, nutrients and plant protection products towards a sustainable agricultural sector

2017-2020

Palcus

Sistema de Controlo de Máquinas Cénicas

2017-2019

ROMOVI

ROMOVI: Robô Modular e cooperativo para Vinhas de encosta

2017-2019

ScalABLE4.0

Scalable automation for flexible production systems

2017-2020

BIOTECFOR

Bionegócios e Tecnologia para a valorização eficiente dos recursos florestais endógenos no Norte de Portugal e Galiza

2017-2019

UnVirtual

Serviço de engenharia e desenvolvimento de robôs para jogo Unvirtual

2017-2018

GOTECFOR

Tecnologia para a mobilização e aproveitamento de Biomassa Florestal na agroindústria

2017-2020

DM4Manufacturing

DM4Manufacturing: Aligning Manufacturing Decision Making with Advanced Manufacturing Technologies

2016-2019

SmartFarming

Ferramenta avançada para operacionalização da agricultura de precisão

2016-2018

AdaptPack

Desenvolvimento de sistemas robóticos de paletização adaptativos e modulares de elevada flexibilidade

2016-2019

ATM

Advanced tools management

2016-2018

Inspectum

Sistema de Visão Artificial para Inspeção de Marcações Típicas em Pneus

2016-2017

TRiHo

RDH - Robot de Distribuição Hospitalar

2016-2019

PrecisionCork

PRECISIONcork - Medida e Controlo em Linha de Parâmetros Chave de Processo e de Qualidade de Produto

2016-2018

ColRobot

Collaborative Robotics for Assembly and Kitting in Smart Manufacturing

2016-2019

TEXTILPRINT

Desenvolvimento e programação de um novo sensor de resina, programação de cabeças de impressão, apoio ao desenvolvimento de software de monitorização e diagnóstico remoto a instalar nas máquinas de impressão textil

2016-2018

CoopWeld

Robótica colaborativa para soldadura de componentes em construção metálica

2015-2017

iMAN

TEC4Growth - RL iMAN - Intelligence for advanced Manufacturing systems

2015-2019

Submarino_Whale

Elaboração do projeto técnico de um dispositivo de controlo pneumático para equilíbrio hidrostático de um submersível

2015-2015

AutoClassII

Automatic Classification and Quality Control for Car Tires

2015-2018

FOCUS

Avanços nos sistemas de Automação e Controlo Florestal na Europa

2014-2016

CLARISSA

The European Robotics Initiative for Strengthening the Competitiveness of SMEs in Manufacturing by integrating aspects of cognitive systems

2014-2016

STAMINA

Robótica Sustentável e Fiável para a Manipulação de Peças em Ambientes Fabris

2013-2017

Equipa
003

Laboratórios

Laboratório de Robótica Industrial e Automação

Laboratório de Robótica Móvel e Logística Interna

Laboratório de Robótica na Agricultura e na Floresta

Publicações

CRIIS Publicações

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2019

Prototyping and Programming a Multipurpose Educational Mobile Robot - NaSSIE

Autores
Pinto, VH; Monteiro, JM; Gonçalves, J; Costa, P;

Publicação
Robotics in Education - Advances in Intelligent Systems and Computing

Abstract

2019

Introduction to the Special Issue “Robotica 2016”

Autores
Cunha, B; Lima, J; Silva, M; Leitao, P;

Publicação
Journal of Intelligent and Robotic Systems: Theory and Applications

Abstract

2019

Map-Matching Algorithms for Robot Self-Localization: A Comparison Between Perfect Match, Iterative Closest Point and Normal Distributions Transform

Autores
Sobreira, H; Costa, CM; Sousa, I; Rocha, L; Lima, J; Farias, PCMA; Costa, P; Paulo Moreira, AP;

Publicação
Journal of Intelligent and Robotic Systems: Theory and Applications

Abstract
The self-localization of mobile robots in the environment is one of the most fundamental problems in the robotics navigation field. It is a complex and challenging problem due to the high requirements of autonomous mobile vehicles, particularly with regard to the algorithms accuracy, robustness and computational efficiency. In this paper, we present a comparison of three of the most used map-matching algorithms applied in localization based on natural landmarks: our implementation of the Perfect Match (PM) and the Point Cloud Library (PCL) implementation of the Iterative Closest Point (ICP) and the Normal Distribution Transform (NDT). For the purpose of this comparison we have considered a set of representative metrics, such as pose estimation accuracy, computational efficiency, convergence speed, maximum admissible initialization error and robustness to the presence of outliers in the robots sensors data. The test results were retrieved using our ROS natural landmark public dataset, containing several tests with simulated and real sensor data. The performance and robustness of the Perfect Match is highlighted throughout this article and is of paramount importance for real-time embedded systems with limited computing power that require accurate pose estimation and fast reaction times for high speed navigation. Moreover, we added to PCL a new algorithm for performing correspondence estimation using lookup tables that was inspired by the PM approach to solve this problem. This new method for computing the closest map point to a given sensor reading proved to be 40 to 60 times faster than the existing k-d tree approach in PCL and allowed the Iterative Closest Point algorithm to perform point cloud registration 5 to 9 times faster. © 2018 Springer Science+Business Media B.V., part of Springer Nature

2019

Optimal Perception Planning with Informed Heuristics Constructed from Visibility Maps

Autores
Pereira, T; Moreira, A; Veloso, M;

Publicação
Journal of Intelligent and Robotic Systems: Theory and Applications

Abstract
In this paper we consider the problem of motion planning for perception of a target position. A robot has to move to a position from where it can sense the target, while minimizing both motion and perception costs. The problem of finding paths for robots executing perception tasks can be solved optimally using informed search. In perception path planning, the solution when considering a straight line without obstacles is used as heuristic. In this work, we propose a heuristic that can improve the search efficiency. In order to reduce the node expansion using a more informed search, we use the robot Approximate Visibility Map (A-VM), which is used as a representation of the observability capability of a robot in a given environment. We show how the critical points used in A-VM provide information on the geometry of the environment, which can be used to improve the heuristic, increasing the search efficiency. The critical points allow a better estimation of the minimum motion and perception cost for targets in non-traversable regions that can only be sensed from further away. Finally, we show the contributed heuristic with improvements dominates the base PA* heuristic built on the euclidean distance, and then present the results of the performance increase in terms of node expansion and computation time. © 2018 Springer Science+Business Media B.V., part of Springer Nature

2019

Online inspection system based on machine learning techniques: real case study of fabric textures classification for the automotive industry

Autores
Malaca, P; Rocha, LF; Gomes, D; Silva, J; Veiga, G;

Publicação
Journal of Intelligent Manufacturing

Abstract
This paper focus on the classification, in real-time and under uncontrolled lighting, of fabric textures for the automotive industry. Many industrial processes have spatial constraints that limit the effective control of illumination of their vision based systems, hindering their effectiveness. The ability to overcome these problems using robust classification methods with suitable pre-processing techniques and choice of characteristics will increase the efficiency of this type of solutions with obvious production gains and thus economical. For this purpose, this paper studied and analyzed various pre-processing techniques, and selected the most appropriate fabric characteristics for the considered industrial case scenario. The methodology followed was based on the comparison of two different machine learning classifiers, ANN and SVM, using a large set of samples with a large variability of lightning conditions to faithfully simulate the industrial environment. The obtained solution shows the sensibility of ANN over SVM considering the number of features and the size of the training set, showing the better effectiveness and robustness of the last. The characteristics vector uses histogram equalization, Laws filter and Sobel filter, and multi-scale analysis. By using a correlation based method was possible to reduce the number of features used, achieving a better balanced between processing time and classification ratio. © 2016 Springer Science+Business Media New York

Teses Orientadas

2017

Desenvolvimento de um controlador modular para LeanAGV baseado na norma IEC 61131-3

Autor
Luís Tiago da Silva Costa

Instituição
UP-FEUP

2017

SUCESSO DA GESTÃO DE PROJETOS DE DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO - O CASO DOS PROJETOS EM INSTITUIÇÕES PÚBLICAS

Autor
Antero Manuel de Carvalho Gonçalves

Instituição
UTAD

2017

Desenvolvimento de um robô de baixo custo para o concurso Micromouse

Autor
Samir Pinto Mehmeti

Instituição
UTAD

2017

Rede de sensores para o auxílio ao idoso dependente no Domicilio

Autor
Vítor Manuel Caldeira Afonso

Instituição
UTAD

2017

Análise da variabilidade da frequência cardíaca em indivíduos saudáveis e doentes

Autor
Cristina Monteiro Pinto

Instituição
UTAD

Factos & Números

26Doutorados

2016

0Outros Programas Financiamento

2016

3Contratados de I&D

2016