Avaliação do uso da Linguagem PDDL no planejamento de missões para robôs aéreos
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2010 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFMG |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/1843/SLSS-895KCG |
Resumo: | O planejamento de uma missão para robôs aéreos é um processo complexo e que exige, dentre outras coisas, determinar quais os veículos devem ser utilizados e quais as tarefas deverão ser executadas (por veículo) para o cumprimento da missão. Dependendo da instância do problema, esse processo pode se tornar muito complexo para um ser humano. Dessa maneira, o auxílio de ferramentas computacionais se torna muito desejável e, em alguns casos, essencial. No campo da inteligência artificial (IA), existe uma área denominada de Planejamento Automático que desenvolve linguagens e algoritmos de planejamentoque permitem a geração de sequências de ações de maneira automática. A Planning Domain Definition Language (PDDL) é fruto desse desenvolvimento e é a linguagem oficial das competições de planejamento automático da IA. Uma das suas vantagens é o fato dela ser independente de domínio, podendo, portanto, ser aplicada a uma variedade de problemas de naturezas distintas, desde o tradicional mundo dos blocos a problemas mais complexos como os de logística que envolvem as dimensões tempo e recursos. O presente trabalho avalia o uso PDDL dentro do planejamento de missões para robôs aéreos. A PDDL é utilizada para gerar automaticamente as sequências de ações necessárias para o cumprimento de duas missões desenvolvidas neste trabalho. A primeira missão trata especialmente do deslocamento, uma tarefa essencial para a maioria dos veículos aéreos. Nesta missão, são explorados alguns aspectos essenciais que devem ser considerados quando um veículo se desloca, entre elesestão a duração, a velocidade, a distância e o consumo de combustível. Esses aspectos são modelados utilizando a PDDL e, assim, é possível avaliar se a linguagem possui expressividade suficiente para lidar com este tipo de domínio. Além disso, os planos gerados são executados em um arcabouço experimental desenvolvido para este trabalho. Essa execução permite comparar o planejado (em PDDL) com o executado (no simulador de voo). A partir daí, refina-se o modelo, tentando aproximá-lo da realidade. Já a segunda missão, trata de um cenário hipotético de combate a incêndios florestais. O objetivo é explorar a capacidade que a linguagem possui de gerar planos temporais para múltiplos veículos. |
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Luiz ChaimowiczRicardo Poley Martins FerreiraMario Fernando Montenegro CamposLuiz Fernando Abras Cantoni2019-08-10T09:44:31Z2019-08-10T09:44:31Z2010-08-30http://hdl.handle.net/1843/SLSS-895KCGO planejamento de uma missão para robôs aéreos é um processo complexo e que exige, dentre outras coisas, determinar quais os veículos devem ser utilizados e quais as tarefas deverão ser executadas (por veículo) para o cumprimento da missão. Dependendo da instância do problema, esse processo pode se tornar muito complexo para um ser humano. Dessa maneira, o auxílio de ferramentas computacionais se torna muito desejável e, em alguns casos, essencial. No campo da inteligência artificial (IA), existe uma área denominada de Planejamento Automático que desenvolve linguagens e algoritmos de planejamentoque permitem a geração de sequências de ações de maneira automática. A Planning Domain Definition Language (PDDL) é fruto desse desenvolvimento e é a linguagem oficial das competições de planejamento automático da IA. Uma das suas vantagens é o fato dela ser independente de domínio, podendo, portanto, ser aplicada a uma variedade de problemas de naturezas distintas, desde o tradicional mundo dos blocos a problemas mais complexos como os de logística que envolvem as dimensões tempo e recursos. O presente trabalho avalia o uso PDDL dentro do planejamento de missões para robôs aéreos. A PDDL é utilizada para gerar automaticamente as sequências de ações necessárias para o cumprimento de duas missões desenvolvidas neste trabalho. A primeira missão trata especialmente do deslocamento, uma tarefa essencial para a maioria dos veículos aéreos. Nesta missão, são explorados alguns aspectos essenciais que devem ser considerados quando um veículo se desloca, entre elesestão a duração, a velocidade, a distância e o consumo de combustível. Esses aspectos são modelados utilizando a PDDL e, assim, é possível avaliar se a linguagem possui expressividade suficiente para lidar com este tipo de domínio. Além disso, os planos gerados são executados em um arcabouço experimental desenvolvido para este trabalho. Essa execução permite comparar o planejado (em PDDL) com o executado (no simulador de voo). A partir daí, refina-se o modelo, tentando aproximá-lo da realidade. Já a segunda missão, trata de um cenário hipotético de combate a incêndios florestais. O objetivo é explorar a capacidade que a linguagem possui de gerar planos temporais para múltiplos veículos.Unmanned Aerial Vehicle (UAV) mission planning is a complex task that is comprised of, among other things, determining which vehicles should be used and which tasks each vehicle has to perform in order to accomplish the desired outcome. In some cases, this task can be too complex for human operators. Using computational tools for mission planning is desirable or even essential in some cases. Automated Planning is the area of AI that develops planning methodologies and techniques to automatically generate the sequences of actions necessary to solve problems in different domains. One important tool in this area is the Planning Domain Definition Language (PDDL). Being domain independent, this language can be applied to problems of distinct nature, from simple blocks worlds to complex logistics problems where time and resources are fundamental dimensions. The present work studies the use of PDDL for UAV mission planning. PDDL is used to automatically generate the sequences of actions necessary to perform two distinct missions developed in this work. The first mission focuses on UAV mobility. We explore some essential aspects such as flight duration, speed, distance and fuel consumption. We then modelthese elements using PDDL to assess how powerful the language is. We develop an experimental framework based on a flight simulator in order to run the PDDLgenerated missions and compare the plans to the simulated reality. This allows us to refine and improve the models and to further explore PDDL and its limitations. The second mission models a forest fire suppression scenario where we explore PDDLs ability to generate temporal plans for multiple UAVs.Universidade Federal de Minas GeraisUFMGRobóticaInteligência artificialComputaçãoVAANTsInteligência artificialPDDLPlanejamento automáticoAvaliação do uso da Linguagem PDDL no planejamento de missões para robôs aéreosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALluizfernandoabrascantoni.pdfapplication/pdf4443627https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/SLSS-895KCG/1/luizfernandoabrascantoni.pdf2007538469df54f8ebf42f5a05596d5eMD51TEXTluizfernandoabrascantoni.pdf.txtluizfernandoabrascantoni.pdf.txtExtracted texttext/plain273516https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/SLSS-895KCG/2/luizfernandoabrascantoni.pdf.txt40056e5e752c4c91dae6b40333cf9ac8MD521843/SLSS-895KCG2019-11-14 04:24:44.77oai:repositorio.ufmg.br:1843/SLSS-895KCGRepositório de PublicaçõesPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2019-11-14T07:24:44Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
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