Com a crescente presença dos robôs no espaço ocupado pelos seres humanos, é necessário que a relação entre robôs e humans seja natural e não invasiva. Para alcançar este objectivo, é preciso que os robôs tenham formas de assegurar que o ruído causado pelos seus movimentos não incomodam as pessoas inseridas no meio envolvente. Esta dissertação propôe uma solução que permite que um robô aprenda a controlar a quantidade de ruído que produz, tendo em conta as suas caracteristicas e o meio ambiente onde é colocado. O robô concretiza as suas tarefas adaptando a sua velocidade de forma a produzir menos ruído que o presente no meio ambiente e, assim, não incomodar as pessoas. Para que o robô possa executar alguma tarefa num determinado ambiente, é necessário aprender a quantidade de ruído que faz ao movimentar-se a diferentes velocidades nesse ambiente. Para tal, um microfone foi instalado num robô com rodas para obter informação sobre a sua acústica. Para validar a solução proposta, foram realizados testes, com sucesso, em diferentes ambientes com diferentes ruídos de fundo. Posteriormente, foi instalado no robô um sensor PIR para analizar a capacidade do robô executar o controlador de velocidade quando alguém entra no campo de visão do sensor. Este segundo teste demonstrou a possibilidade de incluir a solução proposta em outros sistemas.

With the growing presence of robots in human populated environments, it becomes necessary to render the relation between robots and humans natural, rather than invasive. For that purpose, robots need to make sure the acoustic noise induced by their motion does not disturb people that are in the same environment. This dissertation proposes a method that allows a robot to learn how to control the amount of noise it produces, taking into account the environmental context and the robot’s mechanical characteristics. The robot performs its task while adapting its speed, so it produces less acoustic noise than the environment’s, and thus, not disturbing nearby people. Before the robot can execute a task in a given environment, it needs to learn how much noise it induces while moving at different speeds on that environment. For that, a microphone was installed on a wheeled robot to gather information about it’s acoustic noise. To validate the proposed solution, tests in different environments with different background sounds were performed. After that, a PIR sensor was installed on the robot to verify the ability of the robot to use the motion controller when someone enters the sensor’s field of vision. This second test demonstrated the possibility of using the proposed solution in another systems.