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TCC · UFC

Projeto e Implementação de Veículo Teleoperado com Transmissão Simulada e Force Feedback

Trabalho de Conclusão de Curso em Engenharia de Computação — Universidade Federal do Ceará

Autor
Inácio Rodrigues de Matos Galvão
Orientador
Prof. Dr. José Marques Soares
Coorientador
Eng. Me. Artur Rodrigues Rocha Neto
Código-fonte no GitHubPôster acadêmico

Hipótese

UDP simples sobre Wi-Fi doméstico, combinado a force feedback calculado a partir de uma IMU embarcada, é suficiente para teleoperação responsiva em hardware de baixo custo.

Objetivo

Projetar, implementar e validar uma arquitetura de teleoperação para veículo em escala 1:5 estilo Fórmula 1, avaliando latência, perda de pacotes, fidelidade do modelo do motor, resposta háptica, autonomia e comportamento térmico.

Contexto e motivação

Sistemas de teleoperação são relevantes em mineração, exploração espacial e operações militares — onde latência e retorno háptico determinam a precisão da tarefa. Soluções comerciais existentes custam mais de R$ 50.000 e são complexas. Este trabalho demonstra que arquitetura equivalente é viável em hardware aberto de R$ 1.300.

Protótipo F1 em escala 1:5 utilizado nas 13 sessões experimentais.
Protótipo F1 em escala 1:5 utilizado nas 13 sessões experimentais.

Arquitetura

Três camadas: veículo embarcado (Raspberry Pi 4, câmera, IMU, motor, servos), cliente PC (decodifica vídeo MJPEG, calcula force feedback, exibe telemetria) e simulador Logitech G923. Comunicação via três portas UDP independentes — vídeo, telemetria e comandos — para que frames de vídeo não bloqueiem os 100 Hz exigidos pelo retorno háptico.

Arquitetura de três camadas e três portas UDP independentes (vídeo, telemetria, comandos).
Arquitetura de três camadas e três portas UDP independentes (vídeo, telemetria, comandos).

Stack e hardware

Embarcado (veículo)

Raspberry Pi 4 (8 GB) · Câmera OV5647 5MP CSI · BMI160 IMU · Motor DC 775 · Ponte H BTS7960 · 3× Servo MG996R · PCA9685 · Python

Cliente (PC)

Python · OpenCV · Tkinter · evdev · UDP raw

Simulador

Logitech G923 · Volante 900° · Pedais progressivos · Paddle shifters · Force feedback evdev

Monitoramento de energia

Arduino Pro Micro · 2× ACS758 Hall effect · INA219 · Divisor de tensão 3S LiPo

Modelo do motor

Motor DC 775 com transmissão de cinco marchas modelado como sistema de primeira ordem G(s) = K / (τ_eff · s + 1), onde τ_eff = τ_base(g) · M_zona. τ_base cresce de 2 s (1ª marcha) a 10 s (5ª); M_zona vale 1,0 (IDEAL), 10,0 (SUBÓTIMA) ou 25,0 (POBRE). Operar em marcha errada para a faixa de rotação penaliza a resposta, como em uma transmissão real.

Zonas de eficiência por marcha e constantes de tempo τbase.
Zonas de eficiência por marcha e constantes de tempo τbase.

Force feedback (G923)

Sete tipos de efeito em oito instâncias paralelas: condicionais (centralização, amortecimento, fricção, inércia) atualizados a 1 kHz no firmware do volante, força lateral baseada no G lateral do BMI160 a 100 Hz, batentes virtuais nos limites de curso, e vibração de impacto sincronizada com sensores. Cache por efeito reduziu o bloqueio da thread de sensores de 12–60 ms para 0–15 ms por pacote.

Logitech G923 — volante 900°, pedais progressivos e force feedback nativo via Linux evdev.
Logitech G923 — volante 900°, pedais progressivos e force feedback nativo via Linux evdev.

Experimentos

13 sessões experimentais — 9 indoor (rodas livres, 27±2 °C) e 4 externas em pista de 55,81 m — totalizando ~165 min e ~983 mil amostras agregadas.

Indoor · 9 sessões · 136,5 min
~814 mil amostras
  • S01Motor escalonado 1ª → 3ª18.0 min
  • S02Direção + freio isolados12.0 min
  • S03Resolução × filtros de PDI15.3 min
  • S04Uso representativo completo15.0 min
  • S05Curva de descarga da bateria47.4 min
  • S06Trocas de marcha rápidas4.4 min
  • S07Filtros de PDI combinados7.0 min
  • S08Latência fim a fim5.0 min
  • S09Calibração do BMI16012.4 min
Externa · 4 sessões · 28,1 min
~168 mil amostras
  • S1-extRolamento unidirecional2.0 min
  • S2-extDireto sem rolamento15.7 min
  • S3-extDireto reforçado (falha térmica)5.7 min
  • S4-extValidação do motor retrabalhado4.7 min

Resultados

Todas as metas atingidas. Latência fim a fim a 1,1× a meta, com gargalo no Wi-Fi compartilhado — não no veículo. Migrar para enlace dedicado reduziria o p50 em uma ordem de grandeza sem alteração de código.

Comunicação UDP
Latência fim a fim (p50 / p99)55,3 / 107,7 ms
Latência interna RPi (p50 / p99)0,22 / 0,40 ms
Perda de pacotes (1080p)0,46 / 0,13 %
Vídeo e sensores
Câmera OV5647 (480p / 1080p)60 / 54 fps
BMI160 — taxa / erro |g|100 Hz / < 1 %
Calibração geométrica BMI160< 0,5°
Violações de budget (10 ms)0 / 983 mil
Force feedback
Latência sensor → atuação (p50 / p99)5,0 / 10,5 ms
Força lateral em pista (pico)39 %
Vibração de impacto (pista)92–96 %
Energia, térmica e mecânica
Consumo médio (indoor / pista)8,8 / 27,0 W
Autonomia projetada90–120 min
Temperatura CPU (média / pico)< 50 °C
Temperatura motor (S1 / S2 / S3)33 / 40 / 56 °C
Distribuição cumulativa da latência fim a fim — p50 em 55,3 ms.
Distribuição cumulativa da latência fim a fim — p50 em 55,3 ms.

Conclusão

UDP simples + modelo de primeira ordem + force feedback direto entregam teleoperação responsiva em hardware de baixo custo. A limitação principal foi estrutural, não eletrônica: chassi em PLA e suportes do motor cederam em pista. O trabalho valida a hipótese e abre caminho para evoluções com chassi metálico e enlace de rede dedicado.

Referências bibliográficas

53 referências citadas na monografia, agrupadas por tipo. Clique em cada categoria para expandir.

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Conferências1
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