Coordenação ótima de múltiplos robôs de serviço e de recarga em tarefas persistentes

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: José, Cláudio Maia Alves
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFJF
Texto Completo: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/360
Resumo: Múltiplos robôs autônomos executam tarefas que necessitam de uma cooperação entre os mesmos. Este trabalho trata um problema de coordenação de robôs móveis terrestres, os quais estão divididos em dois grupos: os robôs de serviço e os robôs de recarga. Os múltiplos robôs de serviço devem percorrer caminhos fechados que se interceptam em determinados pontos. Um controlador de alto nível atua diretamente nas velocidades médias destes veículos, evitando possíveis colisões e garantindo a segurança em suas tarefas. Os caminhos são percorridos em ciclos, os quais devem ser comensuráveis e de caráter persistente, ou seja, executados num horizonte de planejamento “infinito”, o que ultrapassa as limitações de cargas de suas baterias. Para isso, é introduzido um grupo de robôs dedicados que atua no processo de troca das baterias, tarefa esta designada aos robôs de recarga. A estratégia utilizada para que todos os robôs de serviço sejam recarregados é baseada em grafo. A coordenação dos múltiplos robôs (serviço e recarga) é resolvida por meio de dois otimizadores, ambos implementados com o solver LINGO, integrados ao ROS (Robot Operating System) utilizando a linguagem C++. Um dos otimizadores coordena o movimento dos robôs de serviço com o objetivo de evitar colisões entre os mesmos. Os resultados gerados nesta primeira etapa de otimização, são utilizados para que os dois grupos robóticos estejam em sintonia durante o processo de recarga. Os caminhos percorridos pelos robôs de serviço são constituídos de pontos nos quais podem ocorrer o contato destes com os robôs de recarga. Desta maneira, a segunda parte da otimização consiste em determinar os caminhos ótimos a serem traçados pelos robôs de recarga. Este problema é resolvido por meio de um programa linear inteiro misto (MILP), o qual tem por objetivo minimizar o tempo global para a tarefa de recarga.
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Um controlador de alto nível atua diretamente nas velocidades médias destes veículos, evitando possíveis colisões e garantindo a segurança em suas tarefas. Os caminhos são percorridos em ciclos, os quais devem ser comensuráveis e de caráter persistente, ou seja, executados num horizonte de planejamento “infinito”, o que ultrapassa as limitações de cargas de suas baterias. Para isso, é introduzido um grupo de robôs dedicados que atua no processo de troca das baterias, tarefa esta designada aos robôs de recarga. A estratégia utilizada para que todos os robôs de serviço sejam recarregados é baseada em grafo. A coordenação dos múltiplos robôs (serviço e recarga) é resolvida por meio de dois otimizadores, ambos implementados com o solver LINGO, integrados ao ROS (Robot Operating System) utilizando a linguagem C++. Um dos otimizadores coordena o movimento dos robôs de serviço com o objetivo de evitar colisões entre os mesmos. Os resultados gerados nesta primeira etapa de otimização, são utilizados para que os dois grupos robóticos estejam em sintonia durante o processo de recarga. Os caminhos percorridos pelos robôs de serviço são constituídos de pontos nos quais podem ocorrer o contato destes com os robôs de recarga. Desta maneira, a segunda parte da otimização consiste em determinar os caminhos ótimos a serem traçados pelos robôs de recarga. Este problema é resolvido por meio de um programa linear inteiro misto (MILP), o qual tem por objetivo minimizar o tempo global para a tarefa de recarga.Autonomous multi-robots can be used to perform tasks that require cooperation between them. This work consists at the coordination problem of land mobile robots, divided into two groups: working robots and recharge robots. The working multi-robots must travel by closed paths that intersect each other. A high-level controller acts directly on average speeds of these vehicles, avoiding possible collisions and ensuring security in their tasks. The paths are traversed in cycles, which should be commensurate and persistents, executed on a infinite planning horizon, which overcomes the limitations of charges your batteries. For this is added one dedicated group of robots that operates in the battery exchange process. This group is called recharge robots. The strategy used to recharge all working robots is based on graph. The coordination of multiples robots is resolved through two optimizers, both implemented with LINGO solver, integrated with ROS (Robot Operating System) using the C++ language. One of optmizers coordinates the movement of working robots in order to avoid collisions between them. The results obtained in this first optimization step are used for the two robotic groups, became they must remain in line during the charging process. Thus, the second part of the optimization is to determine the optimum paths to be traced by the recharge robots. This problem is solved by a mixed integer linear program (MILP), with the objective of minimizing the overall time for recharging task.porUniversidade Federal de Juiz de ForaPrograma de Pós-graduação em Engenharia ElétricaUFJFBrasilFaculdade de EngenhariaCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAMúltiplos robôsRobô de serviçoRobô de recargaOtimizaçãoMulti-RobotWorking robotRecharge robotOptimizationCoordenação ótima de múltiplos robôs de serviço e de recarga em tarefas persistentesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFJFinstname:Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)instacron:UFJFTEXTclaudiomaiaalvesjose.pdf.txtclaudiomaiaalvesjose.pdf.txtExtracted texttext/plain153048https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/360/3/claudiomaiaalvesjose.pdf.txt9126caf0eed09ad784e545070ac006e7MD53THUMBNAILclaudiomaiaalvesjose.pdf.jpgclaudiomaiaalvesjose.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1145https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/360/4/claudiomaiaalvesjose.pdf.jpg722223856237b46288d72ca9f731385dMD54ORIGINALclaudiomaiaalvesjose.pdfclaudiomaiaalvesjose.pdfapplication/pdf3912964https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/360/1/claudiomaiaalvesjose.pdf205414dab15935347aeda610f25295b9MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81866https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/360/2/license.txt43cd690d6a359e86c1fe3d5b7cba0c9bMD52ufjf/3602019-11-07 11:06:17.176oai:hermes.cpd.ufjf.br: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ório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufjf.br/oai/requestopendoar:2019-11-07T13:06:17Repositório Institucional da UFJF - Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)false
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