Vizinhança 3k para busca de caminhos em ambientes 3D representados por grids cúbicos

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Chagas, Caroline
• Orientador(a): Freitas, Edison Pignaton de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Palavras-chave em Português: Trafego : Rotas : Planejamento; 3D; Algorítmo
• Palavras-chave em Inglês: Large neighborhood; 3k neighborhood; 3D environments; Pathfinding
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/252522

Planejamento de rotas é uma importante área de estudo da Inteligência Artificial (IA), visto seu emprego em diversos domínios de aplicação. A execução de jogos e simulações considerando espaço tridimensional (3D) se enquadram nesse contexto apresentando ele vado grau de complexidade. Consequentemente, os algoritmos usados nesse caso também apresentam maior complexidade, visto que há mais aspectos a serem tratados quando comparados a ambientes 2D. Adaptar um algoritmo 2D para ambientes 3D não é uma tarefa trivial. Muitos dos algoritmos que funcionam de forma adequada em ambientes planos, no espaço não oferecem mesmo desempenho. Perante este cenário, foi pensada uma nova abordagem de expansão da vizinhança no processo de busca, visando contri buir para o planejamento de caminhos de forma que a técnica desenvolvida possa compor implementações básicas de tais algoritmos, visando resolver o problema em ambientes 3D. Poucos trabalhos na literatura abordam técnicas de ampliação da vizinhança que pos sibilitem ao algoritmo de busca de caminhos ampliar suas direções de movimento. Essa é uma forma dos algoritmos de busca melhorarem a qualidade das soluções retornadas, promovendo suavização dos caminhos encontrados. Partindo deste princípio, o trabalho apresenta uma nova e extensa expansão de vizinhança para ambientes 3D. A chamada "Vizinhança 3 k " foi desenvolvida com a finalidade de fornecer benefícios próximos aos dos algoritmos any-angle, porém com implementações mais simples. A Vizinhança 3 k pode ser aplicada a qualquer algoritmo que não tenha como característica fundamental uma expansão de vizinhança própria. Porém, por ser uma expansão mais ampla e com plexa, a principal ideia é que seja aplicada a implementações simples, de forma a produzir caminhos de melhor qualidade, resultados próximos aos de implementações complexas. Os resultados dos experimentos, realizados com os algoritmos A*, JPS e Lazy Theta*, demonstraram que o uso da técnica de vizinhança proposta proporcionou suavização dos caminhos retornados pelos algoritmos testados, melhorando a qualidade final dos cami nhos resultantes.