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Luiz ChaimowiczAnna Helena Reali CostaGuilherme Augusto Silva PereiraLuciano Cunha de Araujo PimentaVinicius Graciano Santos2019-08-12T06:26:28Z2019-08-12T06:26:28Z2014-01-31http://hdl.handle.net/1843/ESBF-9K9H22Robótica de enxames é o estudo de sistemas multiagentes cujos robôs são relativamente simples e possuem capacidades limitadas. Esses sistemas usualmente dependem de propriedades como robustez, flexibilidade e escalabilidade para cumprir tarefas complexas em cenários distintos. Com o objetivo de obter tais propriedades, enxames robóticos geralmente simulam o comportamento coletivo de insetos e animais, os quais apresentam intrincados mecanismos desenvolvidos pela evolução como soluções para vários problemas reais. Um requisito básico para a maioria dos enxames robóticos é a habilidade de navegar seguramente em ambientes compartilhados. Particularmente, um comportamento desejado é evitar a fusão de times diferentes que navegam em direções opostas. Esse é um exemplo de segregação, um fenômeno natural que é comumente observado na natureza. Vários sistemas biológicos se organizam de acordo com mecanismos baseados em comportamentos segregativos. Dentre esses, a segregação celular é de interesse particular pois desempenha um papel importante na formação de tecidos, órgãos e organismos vivos. Neste trabalho, um estudo sobre a segregação em enxames é apresentado e duas soluções são propostas para os problemas do agrupamento segregado e navegação segregada. A primeira abordagem se baseia na Hipótese da Adesão Diferencial, a qual afirma que células segregam naturalmente devido a diferenças de afinidade. Um controlador capaz de segregar enxames heterogêneos de acordo com as características de cada agente é introduzido, de modo que robôs semelhantes formem times homogêneos e robôs distintos fiquem segregados. Com relação ao segundo problema, um algoritmo baseado em abstrações hierárquicas, comportamentos de rebanho e obstáculos de velocidade é desenvolvido visando-se manter times de robôs segregados durante a navegação. Experimentos reais e simulados são analisados com o objetivo de estudar a viabilidade e eficiência dos métodos propostos. Os resultados mostram que as abordagens permitem um enxame de robôs heterogêneos segregar de maneira coerente e suave, sem a ocorrência de colisões.Swarm robotics is the study of large multi-agent systems whose robots are relatively simple and have limited capabilities. These systems usually rely on properties such as robustness, flexibility, and scalability to fulfill complex tasks on distinct scenarios. In order to achieve these properties, robotic swarms generally simulate the collective behavior of insects and animals, which display intricate mechanisms shaped by evolution as solutions to many real-world problems. A basic requirement for most robotic swarms is the ability for safe navigation in shared environments. Particularly, a desired behavior is to avoid merging with different teams navigating in opposite directions. This is an example of segregation, a natural phenomenon which is commonly observed in nature. Several biological systems adopt self-sorting mechanisms based on segregative behaviors. Among these, cell segregation is of particular interest since it plays an important role in the formation of tissues, organs, and living organisms. In this work, we study segregation in swarm systems and propose solutions to two particular problems: segregated clustering and segregated navigation. We tackle the former by exploring the Differential Adhesion Hypothesis, which states that cells naturally segregate because of differences in affinity, and introduce a controller that can segregate heterogeneous swarms of robots according to the characteristics of each agent, such that similar robots form homogeneous teams and dissimilar robots are segregated. Regarding the latter problem, we present a distributed mechanism that combines concepts such as hierarchical abstractions, flocking behaviors, and velocity obstacles in order to maintain teams of robots segregated during navigation. We perform simulated and real experiments in order to study the feasibility and effectiveness of our methods. Results show that our approaches allow a swarm of multiple heterogeneous robots to segregate in a coherent and smooth fashion, without any interagent collisions.Universidade Federal de Minas GeraisUFMGRobóticaComputaçãoEnxamesSegregaçãoRobóticaComportamentos segregativos em enxames robóticosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALviniciusgraciano.pdfapplication/pdf3300518https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/ESBF-9K9H22/1/viniciusgraciano.pdfe2d67bfa5ee46888a942635b044e68d6MD51TEXTviniciusgraciano.pdf.txtviniciusgraciano.pdf.txtExtracted texttext/plain130509https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/ESBF-9K9H22/2/viniciusgraciano.pdf.txta868c1101a70de2b3cd0d9618fcd58cbMD521843/ESBF-9K9H222019-11-14 10:32:20.167oai:repositorio.ufmg.br:1843/ESBF-9K9H22Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2019-11-14T13:32:20Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false
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