Uma arquitetura de controle inteligente para múltiplos robôs

• Autor(a) principal: Gedson Faria
• Data de Publicação: 2006
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://doi.org/10.11606/T.55.2006.tde-28022007-100455

O desenvolvimento de arquiteturas de controle para múltiplos robôs em ambientes dinâmicos tem sido tema de pesquisas na área de robótica. A complexidade deste tema varia de acordo com as necessidades exigidas da equipe de robôs. Em geral, espera-se que os robôs colaborem uns com os outros na execução de uma tarefa. Além disso, cada robô deve ser capaz de planejar trajetórias e replanejá-las em caso de situações inesperadas. No presente trabalho, propomos uma Arquitetura de Controle Inteligente para múltiplos robôs denominada ACIn. Para esta finalidade, foram investigadas algumas técnicas utilizadas para o controle inteligente de robôs, tais como, Redes Neurais Artificiais, Campos Potenciais e Campos Potenciais baseados em Problema do Valor de Contorno (PVC). Tais técnicas, normalmente utilizadas para um único robô, foram adaptadas para tornar possível o controle de múltiplos robôs sob arquitetura ACIn. Uma outra contribuição deste trabalho refere-se ao aperfeiçoamento da técnica de Campos Potenciais baseada PVC denominada Campos Potenciais Localmente Orientados (CPLO). Este aperfeiçoamento foi proposto para suprir a deficiência das técnicas baseadas em PVC quando estas são aplicadas em ambientes com múltiplos robôs. Além disso, um Sistema Baseado em Regras (SBR) também foi proposto como parte integrante da arquitetura ACIn. O objetivo do SBR é caracterizar a funcionalidade de cada robô para uma determinada tarefa. Isto se faz necessário para que o comportamento dos integrantes da equipe de robôs não seja competitivo e sim colaborativo. Por fim, através dos experimentos utilizando o simulador oficial de futebol de robôs da FIRA, observou-se que a arquitetura de controle inteligente (ACIn) implementada com a técnica de planejamento CPLO e SBR propostos, mostrou-se robusta e eficiente no controle de múltiplos robôs