http://repositorio.unb.br/handle/10482/38794| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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| 2020_RodrigoWerberichdaSilvaMoreiradeOliveira.pdf | 9,39 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
| Título : | Planejamento de movimento de múltiplos robôs com restrição de comunicação |
| Otros títulos : | Multiple robot communication aware motion planning |
| Autor : | Oliveira, Rodrigo Werberich da Silva Moreira de |
| metadata.dc.contributor.email: | rodrigowerberich@hotmal.com |
| Orientador(es):: | Borges, Geovany Araújo |
| Coorientador(es):: | Carvalho, Marcelo Menezes de |
| Assunto:: | Laboratório - automação Amostragem Robótica Internet das Coisas (IoT) |
| Fecha de publicación : | 2-jul-2020 |
| Data de defesa:: | 24-ene-2020 |
| Citación : | OLIVEIRA, Rodrigo Werberich da Silva Moreira de. Planejamento de movimento de múltiplos robôs com restrição de comunicação. 2020. vii, 95 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas Eletrônicos e Automação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2020. |
| Resumen : | Esse trabalho apresenta a proposta de uma arquitetura de planejamento de movimento com restrição de comunicação para o desenvolvimento de um sistema de assistentes laboratoriais para o LARA. A arquitetura proposta é distribuída entre um time de robôs e servidores na nuvem que lidam com cálculos mais computacionalmente pesados. Essa arquitetura é composta por três módulos principais: o planejamento de missão, a coordenação de missão e o executor de movimento. Os dois primeiros são módulos mais deliberativos e foram alocados para os servidores, enquanto que o executor é mais reativo e é alocado para cada um dos robôs. O foco deste trabalho foi o desenvolvimento de ferramentas que servissem como base para o planejamento e a coordenação de missão. O planejamento de missão é responsável por determinar os pontos chave que um robô deve passar para executar sua tarefa, e também definir qual tarefa deve ser executada em um dado momento. Para resolver a questão dos pontos chave, foi criado um algoritmo capaz de calcular tarefas-α. Esse termo foi criado neste trabalho e representa tarefas que visam auxiliar a execução de uma tarefa principal, fornecendo conexão para robôs que tenham que executar tarefas fora de uma região de conectividade. Elas permitem determinar um número mínimo de robôs que é necessário para realizar uma tarefa fora da zona de conectividade. Com o auxílio dessas tarefas-α foi proposta a criação de heurísticas que estimam o custo de execução de uma determinada tarefa sendo executada por múltiplos robôs em uma área que não possua conectividade. Utilizando essas heurísticas propôs-se um método para determinar qual tarefa escolher para executar. A coordenação de missão é realizada com o auxílio de algoritmos de busca em árvores aleatórias como o RRT e o RRT*, para garantir que o caminho executado seja realizável sem a perda de conexão adaptou-se o módulo de detecção de colisão para verificar situações onde haveria quebra de conexão. Os testes realizados apontaram algumas situações em que os métodos propostos podem apresentar problemas, mas foi possível constatar que essa arquitetura é uma arquitetura funcional e que esses métodos formam uma base sólida para implementação dessa arquitetura. |
| Abstract: | This works presents a Communication Aware Motion Planning architecture that aims to implement a laboratory assistant system for LARA. The proposed architecture is distributed between the team of robots and cloud server that must execute the most computationally heavy processes. This architecture is composed of three main modules: the mission planer, the mission coordinator and the movement executor. The first two modules are more deliberative and were allocated to the cloud servers, the executor module is more reactive and was allocated to each of the robots. The main focus of this work was the development of tools that would be useful to create a solid basis for the mission planning and coordination modules. The mission planning is responsible for determining the key points that a robot must go through in order to accomplish a given task. It is also responsible for defining which task must be executed given a set of tasks. To solve the key points issue, an algorithm capable of calculation α-task was created. This term was created during the development of this work an represent auxiliary tasks to a main task that aim to provide connection to robots that must execute tasks outside of the connectivity area. They allow you to determine the minimum amount of robots required to execute a task outside of the connectivity region. Using these α-tasks we created some heuristics to estimated the cost of executing a task outside of the connectivity area with multiple robots. Using these heuristics we proposed a method to choose which task must be executed. The mission coordination module is performed with the aid of random trees search algorithms, such as RRT and RRT*. To ensure that the path returned by these algorithms maintains connection, the obstacle detection module was adapted to also verify situations in which the robots would lose connection. The test performed showcased some situation in which the proposed methods may show some problems, but it was possible to state that this architecture is a valid one and that the proposed methods generated a solid ground for the implementations of this architecture. |
| metadata.dc.description.unidade: | Faculdade de Tecnologia (FT) Departamento de Engenharia Elétrica (FT ENE) |
| Descripción : | Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2020. |
| metadata.dc.description.ppg: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas Eletrônicos e de Automação |
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| metadata.dc.source: | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) |
| Aparece en las colecciones: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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