Notícias

Banca de QUALIFICAÇÃO: PEDRO BAPTISTA FERNANDES

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: PEDRO BAPTISTA FERNANDES
DATA: 31/08/2018
HORA: 09:30
LOCAL: Sala de Reuniões do ITEC
TÍTULO:

Aplicação de Otimização por Enxame de Partículas com Comportamento Quântico de Exploração Aumentada e Rede Fuzzy-Neural no Planejamento e Rastreamento de Trajetórias para Veículos Autônomos


PALAVRAS-CHAVES:

Planejamento de trajetórias, inteligência computacional, otimização por enxame de partículas, rastreamento de trajetórias, rede fuzzy-neural.


PÁGINAS: 100
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
RESUMO:

Os veículos robóticos ganham cada vez mais relevância em diversas áreas de conhecimento, uma vez que podem ser empregados para monitoração de grandes áreas, coleta de dados em locais de difícil acesso, serviços de entrega, cinematografia, realização de tarefas diversas, além do uso para entretenimento. Estes robôs apresentam ainda maior potencial de aplicação quando conseguem tomar decisões de forma autônoma, dispensando a interferência humana em momentos nos quais é desejável uma resposta rápida. O planejamento e rastreamento de trajetórias se enquadram neste tipo de tarefa, uma vez que pode ser necessário que um veículo robótico se desloque por grandes distâncias, fora do alcance de um controlador remoto. Um planejamento autônomo ainda possui a vantagem de poder realizar os movimentos pelo melhor caminho possível, economizando energia e diminuindo riscos à integridade do robô. O planejamento de trajetórias pode ser descrito como uma tarefa de otimização, onde os obstáculos e as fronteiras da área de navegação são tidos como restrições para a função de custo. Com isso, diversas técnicas já são aplicadas para o planejamento de rotas, podendo ser divididas em clássicas e heurísticas. Os métodos clássicos baseiam-se em abordagens probabilísticas para a criação de rotas, enquanto os métodos heurísticos utilizam de técnicas de inteligência computacional. Neste trabalho, é dada especial atenção à Otimização por Enxame de Partículas (PSO) e é proposta uma variação desta técnica chamada de PSO com Comportamento Quântico de Exploração Aumentada (QPSO-EA). As simulações realizadas mostraram que o algoritmo proposto tem grande poder de exploração, obtendo boa taxa de soluções ótimas encontradas no planejamento de rotas. Finalmente, para que o seguimento da trajetória planejada seja satisfatório, é utilizado um controlador adaptativo fuzzy-neural. O seu desempenho é comparado ao de um controlador proporcional-derivativo (PD), apresentando resultados superiores. Além disso, este texto descreve os próximos passos da pesquisa proposta, apresentando um cronograma de atividades a ser seguido até a defesa da Tese de Doutorado.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1153173 - ROBERTO CELIO LIMAO DE OLIVEIRA
Interno - 2522772 - JASMINE PRISCYLA LEITE DE ARAUJO
Externo ao Programa - 2323064 - FILIPE DE OLIVEIRA SARAIVA
Externo à Instituição - DEAM JAMES AZEVEDO DA SILVA
Externo à Instituição - JOAO VIANA DA FONSECA NETO
Notícia cadastrada em: 08/08/2018 19:58
SIGAA | Centro de Tecnologia da Informação e Comunicação (CTIC) - | Copyright © 2006-2022 - UFPA - jatoba.ufpa.br.jatoba1