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Coorientador: Prof. Dr. Thiago Boaventura Cunha

Tese: Aplicação de aprendizado de máquina em tarefas de montagem industriais

Estuda a utilização de técnicas de aprendizado, tais como aprendizado por reforço e deep learning, para aumentar a reatividade e modularização em tarefas de montagem. Estudos de caso presentes na indústria mostram a capabilidade das técnicas.

Atualmente está como realizando um período de doutorado sanduíche na KTH, Suécia.

Dissertação: Síntese de movimentos em tempo real para tarefas dinâmicas de montagem de precisão utilizando robôs

Implementou controladores de interação (impedância e complacência) para tarefas de rosqueamento e compensação de forças em tempo real. Explorou diferentes configurações, tais como robô manipulador industrial 6 GDL, além do layout macro-micro, que consiste na utilização de um manipulador industrial 6 GDL com um robô paralelo 4 GDL montado como ferramenta. Propôs um algoritmo de otimização do controlador de impedância utilizando algoritmos evolutivos em uma situação hardware-in-the-loop.

Trabalho de conclusão de curso: Instrumentação e planejamento da estratégia de controle de uma cadeira de rodas servo-assistida.

Utilizando Labview, implementou a atuação em uma cadeira-de-rodas híbrida.

Trabalha com implementação de sistemas ROS para manipuladores industriais.

Trabalha com técnicas de machine learning para identificação da situação de montagem industrial.

Trabalha com transferência de aprendizado sim-to-sim para aprendizado por reforço em tarefas de montagem industrial.

Trabalha com identificação de parâmetros dinâmicos de robôs manipuladores.

Trabalha com transferência de aprendizado sim-to-sim para aprendizado por reforço.