Planejamento inteligente de trajetórias para navegação autônoma e cooperativa de múltiplos robôs

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Almeida, João Paulo Lima Silva de
• Orientador(a): Arruda, Lúcia Valéria Ramos de
• Banca de defesa: Arruda, Lúcia Valéria Ramos de, Oliveira, André Schneider de, Fabro, João Alberto, Botelho, Silvia Silva da Costa, Pimenta, Luciano Cunha de Araújo
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Curitiba
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Robôs - Sistemas de controle; Robôs autônomos; Robôs móveis; Robótica; Sistemas difusos; Robôs - Programação; Engenharia elétrica; Robots - Control systems; Autonomous robots; Mobile robots; Robotics; Fuzzy Systems; Robots - Programming; Electric engineering
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS::AUTOMACAO ELETRONICA DE PROCESSOS ELETRICOS E INDUSTRIAIS
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4262

As aplicações da robótica são destacadas em diversas áreas do conhecimento, especialmente aquelas que consideram sistemas multirrobô, em que múltiplos robôs móveis são capazes de desenvolver uma tarefa de forma autônoma e cooperativa. Neste contexto, os sistemas inteligentes são ferramentas válidas para promover a navegação e coordenação de um sistema multirrobô. Este trabalho tem como principal objetivo apresentar soluções para problemas que requerem o planejamento de rotas para múltiplos robôs, definidos a partir de um ambiente que contém pontos de passagem obrigatórios (alvos) e obstáculos estáticos e dinâmicos. Neste ambiente, o sistema multirrobô deve visitar todos os alvos de forma cooperativa e finalizar a navegação em um local pré-definido. Inicialmente, o conhecimento do ambiente é limitado apenas à posição dos alvos (os obstáculos são desconhecidos) e, portanto, um planejador híbrido de rotas é proposto para calcular os caminhos a serem navegados pelos robôs a partir deste conhecimento prévio (etapa off-line) e tratar problemas inesperados durante a navegação (etapa on-line, desenvolvida individualmente por cada robô), tais como o desvio de obstáculo e perda de localização. O planejador híbrido é modelado através de uma adaptação do problema do caixeiro viajante múltiplo, e solucionado com algoritmos genéticos combinados a heurísticas cooperativas. Em uma segunda etapa, o conhecimento prévio sobre o ambiente consiste apenas nas posições inicial e final dos robôs. Nesse caso, os robôs devem explorar o ambiente para localizar e visitar os alvos, enquanto desviam dos obstáculos, até atingir as suas posições finais. Para isto, uma estratégia on-line e bioinspirada em comportamento de estigmergia por feromônios artificiais é proposta para promover uma navegação cooperativa e distribuída. Os robôs considerados neste trabalho são homogêneos, independentes, possuem habilidades de comunicação limitadas e são dotados de controladores fuzzy para sua movimentação. Resultados de simulação são apresentados para a validação dos planejadores e uma implementação com robôs reais em um ambiente experimental confirma a factibilidade das estratégias propostas.