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Título: Planejamento inteligente de trajetórias para navegação autônoma e cooperativa de múltiplos robôs
Título(s) alternativo(s): Intelligent path planning for autonomous and cooperative navigation of multiple robots
Autor(es): Almeida, João Paulo Lima Silva de
Orientador(es): Arruda, Lúcia Valéria Ramos de
Palavras-chave: Rôbos - 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
Data do documento: 2-Jul-2019
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Citação: ALMEIDA, João Paulo Lima Silva de. Planejamento inteligente de trajetórias para navegação autônoma e cooperativa de múltiplos robôs. 2019. 134 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2019.
Resumo: 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.
Abstract: Robotic applications are highlighted in several areas, especially those that consider multi-robot systems, in which multiple mobile robots are able to develop a task in an autonomous and cooperative way. In this context, intelligent systems are valid tools to provide a navigation and coordination of a multi-robot system. This work has as main objective to present solutions to problems that require the path planning for multiple robots, defined from an environment that contains points of obligatory passage (targets) and static and dynamic obstacles. In this environment, the multi-robot system must visit all targets in a cooperative way and finish the navigation in a pre-defined location. Initially, the knowledge of the environment is limited only on the targets' position (obstacles are unknown), and then a hybrid path planner is proposed to compute the paths to be navigated by the robots from that previous knowledge (off-line step) and handle unexpected problems during navigation (on-line step, individually performed by each robot), such as obstacle avoidance and loss of localization. The hybrid planner is modeled through a multiple traveling salesperson problem adaptation, and solved with genetic algorithms and other cooperative heuristics. In a second step, the previous knowledge about the environment consists only on the initial and final positions of the robots. In this case, robots should explore the environment to locate and visit the targets, while avoiding obstacles, until they reach their final positions. To do this, an on-line and bio-inspired strategy on stigmergic behavior from artificial pheromones is proposed to provide a cooperative and distributed navigation. The robots considered in this work are homogeneous, independent, have limited communication skills and are equipped with fuzzy controllers for their locomotion. Results from simulation are presented for the planners validation and a implementation with real robots in an experimental environment confirms the feasibility of the proposed strategies.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4262
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