Simulador de Robôs Móveis Terrestres

TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Ciências da Computação.Atualmente a robótica móvel é uma área bastante abrangente, com vários tipos de robôs realizando uma diversidade de tarefas, de forma a automatizar trabalhos que eram previamente realizadas por pessoas. No entanto, para testar diferentes casos e situações em que esses robôs devem atuar, pode ser muito caro e demorado utilizando os mesmos. Por isso a utilização de simuladores para robôs móveis é uma decisão comum para definir e solucionar problemas de modo mais barato e rápido. O objetivo deste projeto é desenvolver um simulador para robôs terrestres autônomos em um ambiente parcialmente conhecido, onde os elementos estáticos já estão mapeados mas os móveis, como pessoas e outros robôs não, como por exemplo um galpão de estoque da Amazon, onde múltiplos robôs vão compartilhar o mesmo ambiente com o objetivo de carregar e transportar itens evitando colisões e buscando o melhor caminho aos seus objetivos, obedecendo as deadlines estipuladas. Este simulador foi desenvolvido utilizando o framework Cocos2d-x, comumente utilizado no desenvolvimento de jogos, e testado em um caso proposto demonstrando sua utilização, no qual foram obtidos resultados dos tempos demonstrando que um algoritmo de busca de produtos por distancia se mostrou mais eficiente que os demais testados

Mecanismo de previsão de perda de deadline para a navegação de robôs móveis autônomos

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós -Graduação em Computação, Florianópolis, 2014A robótica móvel vem ganhando um papel cada vez mais importante na sociedade moderna. Várias tarefas potencialmente perigosas ou penosas para o ser humano são atribuídas a robôs móveis, que são cada vez mais capazes. Muitas dessas tarefas precisam ser realizadas dentro de um prazo determinado, ou seja, devem cumprir um deadline. A perda desse deadline pode resultar em sérios prejuízos financeiros e/ou materiais. Assim sendo, mecanismos para prever a perda do deadline dessas tarefas são fundamentais, pois permitem que ações corretivas possam ser executadas no sentido de evitar ou minimizar os prejuízos decorrentes da perda do deadline. Neste trabalho, é proposto um mecanismo de previsão de perda de deadline confiável para robôs móveis autônomos. O mecanismo é capaz de prever a perda de deadline de uma determinada tarefa através da utilização de dados armazenados de execuções anteriores de tarefas similares. Foi utilizado o robô Pioneer 3-DX para experimentos e simulações, um dos robôs mais populares na academia. O mecanismo mostrou-se bastante eficaz e com alta taxa de previsão correta tanto em ambientes simulados quanto em ambientes reais.Abstract: Mobile robotics is gaining an increasingly important role in modern society. Several potentially dangerous or laborious tasks for human are assigned to mobile robots, which are increasingly capable. Many of these tasks need to be performed within a specified period, i.e, meet a deadline. Missing the deadline can result in financial and/or material losses. Therefore, mechanisms for predicting the missing of deadlines are fundamental because corrective actions can be taken to avoid or minimize the losses resulting from missing the deadline. In this work we propose a simple but reliable deadline missing prediction mechanism for mobile robots through the use of historical data and we use the Pioneer 3-DX robot for experiments and simulations, one of the most popular robots in academia. The mechanism proved to be very effective and with a high correct prediction rate, both in simulated environments and in real environments

Hybrid approaches for mobile robot navigation

The work described in this thesis contributes to the efficient solution of mobile robot navigation problems. A series of new evolutionary approaches is presented. Two novel evolutionary planners have been developed that reduce the computational overhead in generating plans of mobile robot movements. In comparison with the best-performing evolutionary scheme reported in the literature, the first of the planners significantly reduces the plan calculation time in static environments. The second planner was able to generate avoidance strategies in response to unexpected events arising from the presence of moving obstacles. To overcome limitations in responsiveness and the unrealistic assumptions regarding a priori knowledge that are inherent in planner-based and a vigation systems, subsequent work concentrated on hybrid approaches. These included a reactive component to identify rapidly and autonomously environmental features that were represented by a small number of critical waypoints. Not only is memory usage dramatically reduced by such a simplified representation, but also the calculation time to determine new plans is significantly reduced. Further significant enhancements of this work were firstly, dynamic avoidance to limit the likelihood of potential collisions with moving obstacles and secondly, exploration to identify statistically the dynamic characteristics of the environment. Finally, by retaining more extensive environmental knowledge gained during previous navigation activities, the capability of the hybrid navigation system was enhanced to allow planning to be performed for any start point and goal point