An Approach Based on Particle Swarm Optimization for Inspection of Spacecraft Hulls by a Swarm of Miniaturized Robots

The remoteness and hazards that are inherent to the operating environments of space infrastructures promote their need for automated robotic inspection. In particular, micrometeoroid and orbital debris impact and structural fatigue are common sources of damage to spacecraft hulls. Vibration sensing has been used to detect structural damage in spacecraft hulls as well as in structural health monitoring practices in industry by deploying static sensors. In this paper, we propose using a swarm of miniaturized vibration-sensing mobile robots realizing a network of mobile sensors. We present a distributed inspection algorithm based on the bio-inspired particle swarm optimization and evolutionary algorithm niching techniques to deliver the task of enumeration and localization of an a priori unknown number of vibration sources on a simplified 2.5D spacecraft surface. Our algorithm is deployed on a swarm of simulated cm-scale wheeled robots. These are guided in their inspection task by sensing vibrations arising from failure points on the surface which are detected by on-board accelerometers. We study three performance metrics: (1) proximity of the localized sources to the ground truth locations, (2) time to localize each source, and (3) time to finish the inspection task given a 75% inspection coverage threshold. We find that our swarm is able to successfully localize the present so

O uso de múltiplos enxames na otimização de problemas com vários objetivos

Resumo: A computação bioinspirada permite a resolução de uma gama de problemas computacionais. Dentre as várias meta-heurísticas existentes, o algoritmo PSO (Particle Swarm Optimization) tem sido aplicado eficientemente para resolver problemas de otimização. Inicialmente empregado na resolução de problemas com um objetivo, a técnica tem sido investigada para solucionar problemas multiobjetivo. O principal objetivo desta tese de doutorado é a proposta de estratégias distribuídas para a execução do algoritmo PSO em diversas topologias conectando múltiplos enxames para resolver problemas com vários objetivos. A adoção de múltiplos enxames parte da constatação de que a otimização pode consumir onerosos recursos computacionais. Assim, investigar e propor novos métodos para a execução do algoritmo de forma paralela e distribuída torna-se uma iniciativa relevante. Neste trabalho, os indivíduos do algoritmo PSO são divididos em subpopulações independentes entre si e que ocasionalmente compartilham indivíduos. Diversas topologias e estratégias de comunicação para conectar os enxames foram investigadas, que determinam quais subpopulações trocam informações entre si. A influência exercida pela topologia na otimização de problemas com um objetivo é avaliada. Esta investigação inicial serviu para verificar se o uso de múltiplos enxames é relevante. Considerando os resultados obtidos, pôde-se constatar que esse modelo exerce um efeito positivo no processo de otimização. Foi possível indicar quais topologias apresentam melhor desempenho e qual a configuração, em termos de número de subpopulações, é mais eficiente. Tais constatações foram motivações para conceber estratégias distribuídas para resolver problemas com vários objetivos, incluindo uma estratégia baseada na decomposição de funções. Estudos empíricos são conduzidos para avaliar o impacto da otimização cooperativa, incluindo fatores relacionados à comunicação exigida entre as subpopulações. A partir desses resultados foi possível determinar qual estratégia baseada no algoritmo PSO é mais indicada, considerando as características de diferentes problemas de otimização