Estudo do projeto assistido por computador (CAD). Principais características dos softwares de CAD baseados em modelamento de sólidos. Modelagem direta, modelagem paramétrica e o uso de restrições geométricas. Ferramentas de auxílio ao projeto em CAD (otimização topológica e design generativo). Estudo da manufatura assistida por computador (CAM) em processos de usinagem. O papel do computador como ferramenta de auxílio à manufatura para diferentes processos de fabricação, planejamento de processos e ciclo de vida do produto. Representação geométrica em softwares de CAD (curvas e superfícies paramétricas e sólidos por representação de fronteiras). Ferramentas de reestilização e engenharia reversa para obtenção de geometrias de CAD a partir de nuvens de pontos e dados de scanners 3D. CAD/CAM na manufatura aditiva.

Estudo do emprego de conversores analógico-digirais (A/D) e sua interface com microcontroladores. Processo de aquisição de dados. Utilização de fontes de referência. Caracterização de resolução, exatidão, medidas e incertezas. Compreensão de voltímetro e amperímetros multifaixas. Medidas AC e retificadores de precisão. Medidas RMS. Medidas de potência. Utilização de circuitos de isolação de tensão e de corrente. Medição de corrente sem contato. Amplificadores operacionais e de instrumentação. Exemplos de sensores analógicos e digitais.

Introdução à programação de robôs industriais: modos e linguagens.  Estudo de variáveis locais e globais, controle de loops e testes condicionais. Variáveis de posição. Comandos de movimentação. Controle de entradas e saídas do controlador.

Estudo da síntese e da análise cinemática aplicado a sistemas mecânicos para modificação de força ou movimento em geral. Caracterização de componentes e mecanismos específicos e análise dinâmica de máquinas e robôs industriais. Introdução à análise estrutural.

Interpretação e descrição de portas lógicas. Caracterização de operações e códigos. Aplicação de dispositivos lógicos programáveis. Projetos de circuitos combinacionais e sequenciais. Comparação entre projetos discretos e projetos via Linguagem de descrição de Hardware (HDL). Aplicação e projeto de máquinas de estado usando Linguagem de Descrição de Hardware (HDL). Modelo bloco de dados/bloco de controle para implementação de hardware. Utilização e projeto de blocos lógicos customizados.

Modelagem de sistemas utilizando função de transferência. Estudo das respostas de primeira e segunda ordem. Definição de sistemas em malha aberta e fechada. Caracterização e análise de erro em regime permanente. Conceituação de estabilidade em sistemas de controle. Aplicação de técnicas de análise de sistemas: LGR, diagramas de bode e Nyquist.

Modelagem de sistemas utilizando o espaço de estados. Estudo de técnicas de análise da resposta de sistemas utilizando o espaço de estados. Caracterização de realimentação de estados. Estabelecimento de relações entre controlabilidade e observabilidade. Compreensão de observadores de estado. Compreensão de controle ótimo.

Estudo do teorema da amostragem. Caracterização dos conceitos de discretização e quantização de sinais e sistemas. Identificação de sistemas. Implementação de filtros digitais e estratégias de controle em sistemas microcontrolados e CLPs. Apresentação de exemplos práticos.

Estudo de controladores por histerese. Aprofundamentos de controladores PID e suas variantes. Demonstração de sintonia de controladores PID. Caracterização de topologias em cascata, VPC, mestre-escravo e correlatos. Apresentação de exemplos práticos.

Introdução dos conceitos e ideias fundamentais em Visão Computacional. Compreensão do elemento atômico em visão (pixel) e do conceito de filtros: imagens como funções, sistemas lineares (filtros), convoluções e correlação (cruzada). Métodos para detecção de bordas e contornos. Descritores de imagem (descoberta de features): features invariantes a posição; localização de keypoints; seleção de regiões invariante a escala; descritor de regiões em imagens. Compreensão de modelos de câmeras e visão estéreo. Apresentação das principais tarefas abordadas na área, incluindo classificação e segmentação de imagens, reconhecimento de objetos e faces, estimativa de poses, rastreamento, reconstrução de cenas, restauração de imagens, dentre outros.

Origem da Robótica e Automação Industrial. Linguagens de Programação de PLC e PAC. Processos de Controle nos PLC e PAC. Estudo de redes de comunicação e sistemas de interface homem-máquina (IHM). Compreensão de sistemas de supervisão básicos. Emprego de boas práticas, de estruturação, de otimização em programação de PLC e PAC. Conceitos de redes de comunicação industrial. Comunicação em tempo real e determinismo dos processos de automação. Estudo das topologias e classificações de robôs industriais. Conceitos de programação on-line e off-line. Conceitos orientação e movimentação dos robôs industriais, noções de cinemática direta e inversa e a dinâmica em manipuladores industriais.

Delimitação do problema e escopo do Trabalho de Conclusão do Curso (TCC) que envolva, de forma integradora, conteúdos e competências desenvolvidas ao longo do curso de Robótica, Controle e Automação. Planejamento e desenvolvimento do cronograma de atividades. Levantamento e organização dos recursos necessários para o desenvolvimento das atividades.