Planeamento de rotas para veleiros autónomos utilizando campos potenciais artificiais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ildefonso, Alexandre Piedade Moreira de Moura
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10362/146475
Resumo: O desenvolvimento de projetos na área da robótica móvel, nomeadamente a navegação autónoma de embarcações não tripuladas para aplicações civis, tem aumentado nos últimos anos, tendo como objetivo tornar os navios autónomos mais eficientes sem a necessidade da intervenção humana. As embarcações autónoma, nomeadamente os veleiros, começaram a ganhar importância e destaque em diversas tarefas, como a exploração de vastas áreas do oceano sem colocar a vida humana em risco, na redução do número de acidentes ou ainda numa vertente mais competitiva. Nesta dissertação é apresentada uma estratégia responsável pelo planeamento de rota de um veleiro autónomo de pequena escala, evitando obstáculos estáticos e móveis. Trata-se de uma abordagem baseada em campos potenciais artificiais, onde, a partir de dados recebidos em tempo real como a direção do vento, a posição atual do veleiro, o próximo ponto de destino e ainda informação enviada por obstáculos presentes no ambiente marítimo, é calculado o próximo rumo de navegação, garantindo o planeamento de uma rota segura e livre de colisões. São inicialmente apresentados os diferentes elementos do sistema proposto, tendo como referência trabalhos prévios, fazendo um enquadramento do algoritmo desenvolvido assim como os formatos de mensagens enviadas pelos diferentes tipos de obstáculos. São depois definidos os campos potenciais artificiais associados a cada elemento da navegação (ponto de destino, obstáculos) e estratégias para lidar com as zonas não navegáveis devidas à direção do vento, assim como para evitar colisões com obstáculos em diferentes situações. O algoritmo foi desenvolvido em Python, utilizando o IDE Visual Studio Code, onde depois de implementado, foi submetido a diferentes testes, realizando o cálculo do trajeto para diferentes cenários, recorrendo ainda a um Arduino para emular o comportamento dos obstáculos.
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