Comportamento coletivo e bioinspirado para sistemas multirrobô
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Tese |
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Título da fonte: | Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
Texto Completo: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/26357 |
Resumo: | Este trabalho discute uma nova abordagem de mapeamento coletivo usando robôs móveis autô- nomos especialmente projetados para monitorar diferentes níveis de concentração de gás. Além de realizar o mapeamento amplo de ambientes internos, abordagens envolvendo busca pela fonte de gás e delimitação de rotas seguras também são apresentadas. Assim, aspectos de coletividade em sistemas multirrobô são desenvolvidos, como o compartilhamento de informações e níveis de escalabilidade eficientes. O grupo atua como um sensor composto que pode se mover de forma independente para procurar uma zona de detecção ideal. Os comportamentos atribuídos ao sistema multirrobô como a busca autônoma e continua por fontes de energia para sobrevivência, tomadas de decisões coletiva e transferência de conhecimento são bioinspirados em mecanismos cognitivos observados nas colônias de bactérias. Desta forma, abordagens individuais e coletivas com variações no números de robôs são amplamente exploradas. O método é avaliado em ambiente simulado e em um sistema ciberfísico especialmente desenvolvidos para experimentar com segurança gases e robôs móveis enquanto reproduz o comportamento dinâmico e realista do gás. Os experimentos são realizados para esclarecer as contribuições coletivas de mapeamento de gás e a pesquisa de gás é comparada por meio de vários robôs móveis com e sem detecção coletiva. A abordagem proposta é avaliada em um ambiente insalubre para elucidar sua eficá- cia. Além de apresentar as diferenças relacionadas entre as abordagens sensoriais coletivas e individuais, este trabalho contribui com análises da escalabilidade em sistemas multirrobô para detecção de gás. Outra contribuição é evidenciada através de um sistema experimental ciberfísico simulado para testar o desempenho dos algoritmos antes de aplicá-lo na prática. Além disso, a abordagem coletiva utilizando um sistema multirrobô equipado com sensores de gás proporciona a delimitação de diferentes regiões gasosas, atribuindo-lhes diferentes tarefas de acordo com a necessidade momentânea. A abordagem coletiva busca otimizar rotas para a fonte de gás, oferecendo alternativas mais seguras de acesso ao ambiente. |
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2021-11-11T13:38:59Z2021-11-11T13:38:59Z2021-10-04ROHRICH, Ronnier Frates. Comportamento coletivo e bioinspirado para sistemas multirrobô. 2021. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2021.http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/26357Este trabalho discute uma nova abordagem de mapeamento coletivo usando robôs móveis autô- nomos especialmente projetados para monitorar diferentes níveis de concentração de gás. Além de realizar o mapeamento amplo de ambientes internos, abordagens envolvendo busca pela fonte de gás e delimitação de rotas seguras também são apresentadas. Assim, aspectos de coletividade em sistemas multirrobô são desenvolvidos, como o compartilhamento de informações e níveis de escalabilidade eficientes. O grupo atua como um sensor composto que pode se mover de forma independente para procurar uma zona de detecção ideal. 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Além de apresentar as diferenças relacionadas entre as abordagens sensoriais coletivas e individuais, este trabalho contribui com análises da escalabilidade em sistemas multirrobô para detecção de gás. Outra contribuição é evidenciada através de um sistema experimental ciberfísico simulado para testar o desempenho dos algoritmos antes de aplicá-lo na prática. Além disso, a abordagem coletiva utilizando um sistema multirrobô equipado com sensores de gás proporciona a delimitação de diferentes regiões gasosas, atribuindo-lhes diferentes tarefas de acordo com a necessidade momentânea. A abordagem coletiva busca otimizar rotas para a fonte de gás, oferecendo alternativas mais seguras de acesso ao ambiente.This work discusses a new collective mapping approach using autonomous mobile robots specially designed to monitor different gas concentration levels. In addition to carrying out a comprehensive mapping of internal environments, approaches involving searching for the gas source and delimitation of safe routes are also presented. Thus, aspects of collectivity in multirobot systems are widely explored, such as information sharing and efficient scalability levels. The group acts as a composite sensor that can move independently to look for an optimal detection zone. Behaviors attributed to the multi-robot system, such as the continuous autonomous search for energy sources for survival, collective decision-making, and knowledge transfer, are bioinspired by cognitive mechanisms observed in bacterial colonies. In this way, individual and collective approaches with variations in robot numbers are widely explored. The method is evaluated in a simulated environment and in a cyber-physical system specially designed to safely experiment with gases and mobile robots while reproducing the realistic dynamic behavior of the gas. Experiments are carried out to clarify the collective contributions of gas mapping, and the gas survey is compared using various mobile robots with and without collective detection. The proposed approach is evaluated in an unhealthy environment to elucidate its effectiveness. In addition to presenting the related differences between collective and individual sensory approaches, this work contributes to scalability analyzes in multi-robot systems for gas detection. Another contribution is evidenced through a simulated cyber-physical experimental system to test the performance of algorithms before applying them to practice. Furthermore, the collective approach using a multi-robot system equipped with gas sensors provides the delimitation of different gaseous regions, assigning them different tasks according to the momentary need. The collective approach seeks to optimize routes to the gas source, offering safer alternatives for accessing the environment.porUniversidade Tecnológica Federal do ParanáCuritibaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática IndustrialUTFPRBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS::AUTOMACAO ELETRONICA DE PROCESSOS ELETRICOS E INDUSTRIAISEngenharia ElétricaRobôs industriaisGás - Medidas de segurançaRobôs - Sistemas de controleSensoresRobóticaSistemas Ciber-FísicosOlfato - AutomaçãoRobots, IndustrialGas - Security measuresRobots - Control systemsSensorsRoboticsCyber-physical systemSmell - AutomationComportamento coletivo e bioinspirado para sistemas multirrobôCollective and bioinspired behavior for multirobot systemsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisCuritibaOliveira, Andre Schneider dehttps://orcid.org/0000-0002-8295-366Xhttp://lattes.cnpq.br/4006878042502781Lima, Jose Luis Sousa de Magalhaeshttps://orcid.org/ 0000-0002-7158-2576Oliveira, Andre Schneider dehttps://orcid.org/0000-0002-8295-366Xhttp://lattes.cnpq.br/4006878042502781Fabro, Joao Albertohttps://orcid.org/0000-0001-8975-0323http://lattes.cnpq.br/6841185662777161Almeida, Joao Paulo Lima Silva dehttp://lattes.cnpq.br/1457950789991352Chaimowicz, Luizhttps://orcid.org/0000-0001-8156-9941http://lattes.cnpq.br/4499928813481251Nievola, Julio Cesarhttps://orcid.org/0000-0002-2212-4499http://lattes.cnpq.br/9242867616608986https://orcid.org/ 0000-0002-4523-8536http://lattes.cnpq.br/7247685185606377Rohrich, Ronnier Fratesreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPRORIGINALcomportamentocoletivobioinspiradomultirrobo.pdfapplication/pdf18059275http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/26357/1/comportamentocoletivobioinspiradomultirrobo.pdfe04a092cc64e0cd3081acd6d112b2d61MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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