Evolução multiobjetivo de trajetórias como múltiplas curvas de Bézier para VANTs

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Souto, Sergio Polimante
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFABC
Texto Completo: http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=121975
Resumo: Orientador: Prof. Dr. João Henrique Kleinschmidt
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Entretanto, os VANTs possuem limitações em sua capacidade de operação dadas pela baixa capacidade energética e restrições cinemáticas, que limitam a autonomia e manobrabilidade do veículo. Portanto, o método de planejamento de trajetória para VANTs deve considerar essas limitações, encontrando trajetórias que respeitem os limites cinemáticos, tenham comprimento minimizado e visite múltiplos waypoints. O planejamento de trajetória para VANTs reúne diversos problemas, como encontrar trajetórias válidas, minimizar o comprimento da trajetória, e encontrar trajetórias que visitam múltiplos waypoints, entretanto, a maior parte dos trabalhos apresentados estudam estes probemas de maneira isolada. Este trabalho apresenta o TEvol, um algoritmo capaz de encontrar trajetórias que respeitem os limites cinemáticos de curvatura, torção e inclinação para múltiplos waypoints com comprimento minimizado. Alémdisso, o TEvol também pode considerar restrições cinemáticas de velocidade e fator de carga baseadas no diagrama V-n específico de umVANT, o que pode proteger o veículo de falhas estruturais e estolagem. No TEvol, as trajetórias são modeladas como curvas de Bézier e otimizadas utilizando um algoritmo genético de otimização multiobjetivo baseado em seleção não dominante denominado NSGAII. Os resultados mostram que o algoritmo é capaz de encontrar trajetórias que visitemúltiplos waypoints respeitando as restrições de curvatura, torção e inclinação, ou as restrições de velocidade e fator de carga, e também todas as restrições simultaneamente. Para uma grande gama de valores para os parâmetros, o algoritmo foi capaz de encontrar trajetórias válidas em até 81.66%, o que indica alta capacidade de convergência. Além disso, o algoritmo também foi capaz de encontrar trajetórias válidas para uma variedade de cenários desafiadores, com waypoints em zig-zag, subida helicoidal, e diferentes variações em altitude.The fixed-wing UAVs were initially designed for military applications, but they are becoming more popular in civil applications due to technological advancements in cost reduction and miniaturization. However, kinematics and low energy capacity constraints limit UAVs¿ autonomy and maneuverability. Therefore, these limitationsmust be taken into account when planning feasible trajectories for these vehicles. The trajectories must attend the UAVs¿ kinematic constraints, visit multiple waypoints, and have minimized length. Currently, methods are capable of finding feasible trajectories for UAVs that attend the kinematic constraints, but cannot minimize length, or visit multiple waypoints. This dissertation introduces TEvol, an algorithm capable of finding feasible trajectories that attend to kinematic constraints of curvature, torsion, and climbing for multiple waypoints with minimized length. Furthermore, TEvol can also consider kinematic constraints of velocity and load factor based on the specific UAVs¿ V-n diagram, which can protect the vehicle against structural failure and stalling. The trajectories aremodeled as Bézier curves and optimized by a non-dominated sorting genetic algorithm (NSGAII). The results indicate that the algorithm is capable of finding trajectories with a minimized length that visit multiple waypoints and attend to the kinematic constraints of curvature, torsion, and climbing, or velocity and load factor, and both simultaneously. The algorithm found valid trajectories for 81.66% of the experiments considering a wide variety of parameter values, indicating hight convergency. Furthermore, the algorithmsuccessfully found trajectories for a variety of challenging scenarios, with waypoints positioned in zig-zag, helicoidal accending, and high variation in altitude.Kleinschmidt, João HenriquePrati, Ronaldo CristianoMacharet, Douglas GuimarãesFazanaro, Filipe IedaSouto, Sergio Polimante2020info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf164 f. : il.http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=121975http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=121975&midiaext=78900http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=121975&midiaext=78901Cover: http://biblioteca.ufabc.edu.br/php/capa.php?obra=121975porreponame:Repositório Institucional da UFABCinstname:Universidade Federal do ABC (UFABC)instacron:UFABCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-03-21T13:38:00Zoai:BDTD:121975Repositório InstitucionalPUBhttp://www.biblioteca.ufabc.edu.br/oai/oai.phpopendoar:2022-03-21T13:38Repositório Institucional da UFABC - Universidade Federal do ABC (UFABC)false
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