Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2024 |
| Autor(a) principal: |
Silva, Bruno Siqueira da |
| Orientador(a): |
Ferreira Junior, Paulo Roberto |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pelotas
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Computação
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/handle/prefix/14686
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Resumo: |
O Controle Biológico (CB) é um método sustentável para o manejo de pragas agrícolas, utilizando agentes naturais para regular suas populações. O uso de Veícu los Aéreos Não Tripulados (VANT) para a liberação desses agentes biológicos oferece vantagens como baixo custo operacional e alta eficiência em grandes áreas. Contudo, os métodos de Planejamento de Rotas de Cobertura (PRC) para VANTs no CB são empíricos e dependem da experiência dos pilotos, carecendo de uma abordagem sistemática que considere todas as variáveis críticas envolvidas. Ao mesmo tempo, literatura disponível não abrange todos os aspectos relevantes para o CB. Neste con texto, o objetivo desta tese foi aprimorar a geração de trajetórias para operações com VANTs na liberação de agentes biológicos em grandes áreas, utilizando conceitos de PRC. Para alcançar esse objetivo, foram desenvolvidos e validados um framework e dois algoritmos. O framework foi materializado como uma aplicação web que automa tiza a geração das rotas, incorporando os algoritmos propostos. O primeiro algoritmo (Sub-rotas) realiza a decomposição da rota completa em sub-rotas, aplicando um padrão de vai-e-volta para minimizar a sobreposição de trajetos e otimizar o tempo de voo, alinhando a trajetória à maior aresta da área a ser coberta pelo VANT. O segundo algoritmo (Subáreas) também aplica o padrão de vai-e-volta, mas propõe uma decomposição da área de interesse em subáreas utilizando o diagrama de Voronoi, visando uma divisão mais equilibrada, especialmente em áreas com ângulos internos côncavos. A validação dos algoritmos foi realizada por meio de experimentos com voos reais em três cenários distintos e com diferentes configurações de carga útil (payload). Sabendo que foi utilizado um dispositivo de liberação de agentes biológicos acoplado à aeronave, o experimento também avaliou a possível influência do payload na cobertura. Os resultados quantitativos obtidos mostram que, ao utilizar o Algoritmo de Sub-rotas, a área total coberta foi de 114,61 hectares, com uma distância total percorrida de 29,7 km em 44 minutos e 48 segundos. Por outro lado, o Algoritmo de Subáreas resultou em uma distância percorrida ligeiramente menor, de 28,9 km em 42 minutos e 57 segundos, representando uma redução de 2,6 km (aproximadamente 2,8%) na distância total e 1 minuto e 51 segundos (cerca de 4,1%) no tempo de voo. Além disso, a distribuição de trabalho entre os voos foi mais equilibrada com o Algoritmo de Subáreas, onde os voos cobriram 36,5%, 32,5% e 31,0% da área total, respectivamente, sugerindo uma eficiência operacional aumentada. Embora ambos os algoritmos tenham mostrado eficácia, o Algoritmo de Subáreas mostrou-se particularmente vantajoso em cenários que envolvem áreas de interesse com ângulos internos côncavos, onde a uniformidade e a eficiência de cobertura são cruciais. Adicionalmente, a influência do payload foi mínima, indicando que o peso adicional não comprometeu o desempenho da cobertura, confirmando a eficácia das soluções de planejamento de rotas propostas. |
