HARDWARE DIDÁTICO PARA MAPEAMENTO DE AMBIENTES INDOOR
Abstract
O avanço da Indústria 4.0 trouxe profundas mudanças nos processos produtivos, integrando tecnologias como robótica, sensores LiDAR e sistemas ciberfísicos. Este artigo apresenta o desenvolvimento e a avaliação de um sistema de hardware didático baseado em LiDAR e robôs móveis autônomos (AMR), voltado para mapeamento indoor e capacitação profissional no contexto do Polo Industrial de Manaus (PIM). O sistema, composto por um sensor LiDAR RPLIDAR A1M8, Raspberry Pi 4 e framework ROS2, foi testado em três cenários simulando ambientes industriais. Os resultados demonstraram alta precisão no mapeamento, com erros médios absolutos variando entre 2,5 cm e 4 cm, dependendo da complexidade do ambiente. A modularidade do sistema permitiu sua adaptação a diferentes níveis de dificuldade, mostrando-se uma ferramenta eficaz para a requalificação de trabalhadores em tecnologias habilitadoras da Indústria 4.0. Além disso, a proposta se destacou como uma alternativa de baixo custo e alto impacto educacional, promovendo uma transição eficaz da teoria para a prática.
DOI:https://doi.org/10.56238/sevened2024.037-022
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Copyright (c) 2024 Rafael Braga Guabiraba , Nelson Marinelli Filho , Gil Eduardo Guimarães, Geraldo Nunes Correa , Janyel Trevisol