Controle de orientação e planejamento de caminho de curta distância para o veleiro robótico NBoat II

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Santos, Davi Henrique dos
• Orientador(a): Gonçalves, Luiz Marcos Garcia
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Programa de Pós-Graduação: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Veleiros autônomos; Controladores PI; Planejamento de caminhos; Otimização de caminhos; Algoritmos genéticos
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA E DE COMPUTAÇÃO
• Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/22257

As pesquisas relacionadas à automação de veleiros robóticos cresceram rapidamente nos últimos 15 anos. Os principais desafios enfrentados nos projetos de veleiros autônomos são o controle, planejamento de caminho e trajetória, coleta de dados dos sensores e o suprimento energético. Desta forma, o presente trabalho realiza um estudo sobre problemas de controle e planejamento de caminho comumente encontrados durante o projeto de veleiros autônomos. Os métodos aqui desenvolvidos serão aplicados nos veleiros utilizados no projeto N-Boat, permitindo aos mesmos alcançar os pontos alvos, realizando a difícil tarefa de velejar contra o vento caso necessário. Para alcançar estes objetivos, primeiramente um método para encontrar o controlador de baixo nível mais adequado à aplicação desejada foi desenvolvido. O método utiliza um controlador PI com parâmetros variáveis, encontrando uma tabela que contém os melhores parâmetros proporcional e integrativo adequados a cada situação, de acordo com o modelo utilizado. Um método para a geração de caminho em situações de contravento foi modelado, implementado e testado em simulação. Para gerar os pontos do caminho, o método utiliza dois parâmetros: a distância disponível e a orientação desejada para o veleiro durante a manobra. Em seguida, um método de otimização foi implementado e testado em simulação. O método utiliza algoritmos genéticos para manipular os parâmetros do método de geração de caminhos, encontrando quais parâmetros geram o trajeto de menor tempo ao destino. O trabalho apresenta diversos testes em simulação para demonstrar a validade e robustez dos métodos desenvolvidos.