Utilização de inteligência de enxame em UAVs para busca de alvo fixo de localização desconhecida

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Paula, Patrícia de Sousa
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)
Texto Completo: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/48280
Resumo: The context of this research is the use of bioinspired algorithms applied to unmanned aerial vehicles (UAV) to search for a fixed target of unknown location. A target can be a lost human being or a broken vehicle, for example. Swarm algorithms used with UAVs can be adapted to perform better than a simple scanning algorithm such as Parallel Path Finder. The Particle Swarm Optimization and Bat Algorithm algorithms are compared using constraints such as UAV battery life and the size of the search area. Thus, the best solution to this problem is shown, among the adapted ones, considering the applied restrictions.
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spelling Utilização de inteligência de enxame em UAVs para busca de alvo fixo de localização desconhecidaUsing swarm intelligence in unmanned aerial vehicles for unknown location fixed target searchInteligência de enxameUAVAlgoritmos bioinspiradosThe context of this research is the use of bioinspired algorithms applied to unmanned aerial vehicles (UAV) to search for a fixed target of unknown location. A target can be a lost human being or a broken vehicle, for example. Swarm algorithms used with UAVs can be adapted to perform better than a simple scanning algorithm such as Parallel Path Finder. The Particle Swarm Optimization and Bat Algorithm algorithms are compared using constraints such as UAV battery life and the size of the search area. Thus, the best solution to this problem is shown, among the adapted ones, considering the applied restrictions.O contexto desta pesquisa é o uso de algoritmos bioinspirados aplicados a veículos aéreos não tripulados (UAV) para busca de um alvo fixo, de localização desconhecida. Um alvo pode ser um ser humano perdido ou um veículo quebrado, por exemplo. Mostra-se que algoritmos de enxame usados com UAVs podem ser adaptados para apresentar melhor desempenho do que um algoritmo de varredura simples, como o Parallel Path Finder. Comparam-se os algoritmos Particle Swarm Optimization e Bat Algorithm, usando restrições como tempo de vida das baterias dos UAVs e o tamanho da área de busca. Assim, é mostrada a melhor solução para este problema, dentre as adaptadas, considerando as restrições aplicadas.Castro, Miguel Franklin dePaillard, Gabriel Antoine LouisPaula, Patrícia de Sousa2019-12-09T21:28:20Z2019-12-09T21:28:20Z2019info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfPAULA, Patrícia de Sousa. Utilização de inteligência de enxame em UAVs para busca de alvo fixo de localização desconhecida. 2019. 58 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2019.http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/48280porreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)instacron:UFCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2019-12-09T21:28:20Zoai:repositorio.ufc.br:riufc/48280Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufc.br/ri-oai/requestbu@ufc.br || repositorio@ufc.bropendoar:2024-09-11T18:45:09.656268Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)false
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