Análise de técnicas de navegação de robôs autônomos em ambientes dinâmicos e incertos
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Tipo de produção
Dissertação
Data
2023
Autores
Costa, Leonardo da Silva
Orientador
Tonidandel, Flavio
Periódico
Título da Revista
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Citação
COSTA, Leonardo da Silva. Análise de técnicas de navegação de robôs autônomos em ambientes
dinâmicos e incertos. 2023. 118 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.31414/EE.2023.D.131655.
Texto completo (DOI)
Palavras-chave
Navegação,Robôs móveis,Cálculo de trajetória,Ambientes dinâmicos
Resumo
Este trabalho propõe o estudo de sistemas de navegação para robôs móveis em ambientes dinâmicos e incertos. Para isso, foi feita uma comparação entre dois algoritmos de planejamento global de trajetória e um algoritmo de desvio de obstáculos, sendo eles: Multi Robot A Star (MRA*), Dynamic Visibility Graph A Star (DVG+A*) e Probabilistic Safety Barrier Certificates (PrSBC), respectivamente. Para que os algoritmos fossem escolhidos, foi realizada uma profunda pesquisa bibliográfica, comparando as técnicas utilizadas nos trabalhos mais recentes. A escolha dos algoritmos de planejamento considerou dois fatores: baixo tempo computacional e capacidade de coordenar os trajetos de diversos robôs simultaneamente. Já o algoritmo de desvio de obstáculo foi escolhido com base em três fatores: baixo tempo computacional, garantia teórica de que não haverá colisões e possibilidade de aplicar para diversos robôs simultaneamente. Os algoritmos escolhidos foram testados em diversos cenários, no domínio do futebol de robôs com times de 6, 11 e 16 robôs, para isso, foi utilizado o simulador grSim. No primeiro cenário de teste
foi executada uma troca de posição antipodal, o qual é um teste bastante utilizado na literatura para testar algoritmos de desvio de obstáculos. Nesse teste foi possível verificar a vantagem em utilizar o MRA*, que coordena os trajetos para múltiplos robôs. O segundo cenário de teste consiste em uma movimentação dos robôs sob marcação do time oponente. Nesse teste o objetivo foi investigar a influência de robôs sem um algoritmo de desvio de obstáculo agindo em conjunto com os robôs controlados pelo PrSBC e os planejadores globais. Para a avaliação foram utilizadas 7 métricas: tempos de planejamento, de atualização do mapa, de navegação e de desvio de obstáculos, velocidade média geral, distância mínima entre os robôs e número de colisões. Em cada cenário foram testadas três combinações entre os algoritmos: DVG+A*, DVG+A* com PrSBC e MRA* com PrSBC. Com essas combinações foi verificada a eficácia em possuir um algoritmo de desvio de obstáculos, e as vantagens em possuir trajetos coordenados para múltiplos robôs em comparação aos trajetos gerados individualmente. A partir dos experimentos realizados foi possível identificar pontos positivos e negativos de cada algoritmo. No teste antipodal o MRA* dominou praticamente todas as métricas, ficando atrás somente no tempo de planejamento. O PrSBC evitou todas as colisões, independente da quantidade de robôs. No segundo cenário os resultados foram mais distribuídos, o DVG+A* foi o algoritmo de menor tempo de navegação e maior velocidade média, porém, também foi o que causou mais colisões. Ao acrescentar o PrSBC foi possível minimizar o número de colisões em detrimento da velocidade dos robôs e tempo de navegação. O MRA* com PrSBC foi a combinação com resultados mais equilibrados, com um número baixo de colisões, velocidade média razoável e tempo de navegação mais baixo que o DVG+A* com PrSBC. Enfim, através deste trabalho foi possível investigar as características de algoritmos de planejamento tanto individual, quanto coordenado, aplicados ao futebol de robôs. Também foi analisada a importância da inclusão de um algoritmo dedicado para o desvio de obstáculos. Partindo dos resultados obtidos foi possível concluir que, para múltiplos robôs o algoritmo de planejamento coordenado entrega o melhor desempenho considerando as métricas estabelecidas, o algoritmo de desvio de obstáculos é capaz de evitar todas as colisões, contanto que todos os robôs utilizem o algoritmo, e ao incluir robôs não controlados é possível evitar a maioria das colisões, obtendo a menos de uma colisão por teste.