Um modelo de otimização para planejamento dinâmico de voo para grupos de drones por meio de sistema multiagente e leilões recursivos

Orientador: Eduardo TodtTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa : Curitiba, 03/07/2020Inclui referênciasÁrea de concentração: Ciência da ComputaçãoResumo: Este trabalho apresenta um modelo aplicado de cooperacao para otimizar voos de veiculos aereos nao tripulados do tipo quadricoptero, tambem conhecidos como Drones, com aplicacao na agricultura de precisao. O modelo utiliza Sistema Multiagente para permitir a abertura, que e a propriedade de inserir e retirar elementos do modelo a qualquer momento. Para garantir a dinamicidade, que e a caracteristica que o modelo tem de se recuperar de eventos adversos ou falhas, agentes cognitivos com BDI foram utilizados. Para garantir a troca de mensagens independente da quantidade de elementos no modelo, foi utilizado o protocolo FIPA Contract-NET. Um algoritmo distribuido de otimizacao utilizando leiloes recursivos tambem foi desenvolvido, o qual visa otimizar o tempo de voo, assim como o uso da bateria dos Drones, sendo a bateria a grande limitacao destes e inibindo sua utilizacao na agricultura de precisao. Esse algoritmo foi testado em seu modelo original e, posteriormente, refinado a partir de heuristicas e metodologias visando diminuir o numero de leiloes recursivos, assim como o tempo de processamento, em comparacao ao modelo original. Este modelo, apos aplicacao das heuristicas e metodologias, foi testado. Em cenarios contendo multiplos Drones, o desempenho foi 30% superior ao algoritmo dinamico encontrado na literatura que tambem pode ser aplicado em ambientes dinamicos. Do ponto de vista de abertura e dinamicidade, o modelo foi testado no simulador MultiDrone Simulator, permitindo gerar novos planos de voo, mesmo com eventos adversos. Os resultados dos testes em simulacao realizados sustentam que o modelo proposto apresenta comportamento como esperado, mostrando-se como uma plataforma promissora de pesquisa para uso de Drones em cenarios da agricultura de precisao, uma vez que este modelo permite a utilizacao de multiplos Drones em ambientes dinamicos e abertos, garantindo a otimizacao do tempo de voo, o que garante economia da bateria dos Drones. Palavras-chave: Drones, Sistema Multiagente, BDI, Leilao RecursivoAbstract: This work presents an applied model of cooperation to optimize flights of unmanned aerial vehicles like quadcopters, also known as Drones, involved in precision agriculture. This model uses a Multiagent System to allow up the opening, which is the property of inserting and removing elements from the model at any time. To allow dynamism, which is the characteristic that the model has to recover from adverse events or failures, cognitive agents with BDI structure were used. To guarantee the exchange of messages in dynamic number of elements, the FIPA Contract-NET protocol were used. A distributed optimization algorithm using recursive auctions was also developed, which aims to optimize the number of points covered by Drones. This model aims to optimize the flight time, which directly reflects the optimization of the Drone's battery use. This is a great limitation of this kind of aerial vehicle and which inhibits its use in precision agriculture. This algorithm was tested as original proposed and, later, refined from heuristics and methodologies in order to decrease the number of auctions, as well as the processing time. This model, after applying the heuristics and methodologies, was tested, and in scenarios containing multiple Drones, the performance was 30 % higher than the dynamic algorithm found in the literature that can also be applied in dynamic environments. From the point of view of openness and dynamics, the model was tested in the MultiDrone Simulator, allowing to generate new flight plans, even with the simulated adverse events. The results of the simulation tests carried out maintain that the proposed model behaves as expected, showing itself as a promising research platform for the use of drones in precision agriculture scenarios, since this model allows the use of multiple Drones in environments dynamic and open, guaranteeing the flight optimization, which ensures battery saving for Drones. Keywords: Drones, Multiagent System, BDI, Recursive Auction

Introdução aos ambientes de programação NXT-G e leJOS para o Lego Mindstorms

LEGO Mindstorms is a line of toy LEGO commercially launched in 1998, focused on technology education. This environment is a partnership between the Media Laboratory at Massachusetts Institute of Technology (MIT) and LEGO Group. It consists of a set of LEGO Technic line parts (motors, shafts, gears, pulleys and chains) plus touch sensors, light intensity, distance, sound, among others. All sensors are controlled by a programmable module. The LEGO Mindstorms has a native development environment, called NXT-G, which is all based on the way drag-and-drop, by allowing that some difficulties before found, like the complexity for software development were facilitated, which is a commonly used environment for the robot teaching and programming language for children, youth and adults. This set is used with didactic function in technological education institutions addressing the theory and practice of targeted content to the introduction to robotics, allowing the development of small and medium-sized projects, stimulating creativity and everyday problem solving by the students.LEGO Mindstorms é uma linha do brinquedo LEGO lançada comercialmente em 1998, voltada para a educação tecnológica. Este ambiente é resultado da parceria entre o Media Laboratory do Massachusetts Institute of Technology (MIT) e o LEGO Group. É constituído por um conjunto de peças da linha LEGO Technic (motores, eixos, engrenagens, polias e correntes), acrescido de sensores de toque, de intensidade luminosa, de distância, de som, entre outros. Todos os sensores são controlados por um módulo programável. O LEGO Mindstorms possui um ambiente de desenvolvimento nativo, chamado de NXT-G, que é todo baseado no modo arrastar e soltar, fazendo com que algumas dificuldades antes encontradas como a complexidade para desenvolvimento de softwares sejam facilitadas, sendo este um ambiente comumente utilizado para o ensino de robótica e linguagem de programação para crianças, jovens e adultos. Este conjunto é utilizado com função didática em instituições de ensino tecnológico, abordando a teoria e a prática de conteúdos direcionados para a introdução à robótica, permitindo o desenvolvimento de projetos de pequeno e médio porte, estimulando a criatividade e a solução de problemas do cotidiano por parte dos alunos

A Model for landing, taking off and autonomous battery recharging of a Parrot Ar.Drone 2.0 using computational vision and GPS features

A drone is a type of Unmanned Aerial Vehicles (UAV) that most of the times can have four propellers. They can be used in many applications, one of those is to move through places of difficult access. Besides drones practicity over other aerial vehicles, its price is way lower compared to large vehicles, which turns them attractive to many activities. Also it offers safety in dangerous situations, like fires or accidents, as it doesnt need an on-board pilot. In a system with autonomous flight the concern with its landing and recharging of the batteries, which does not last more than a few minutes, arises. Using on-board devices, like its cameras and GPS modules, it is possible to implement functions to optimize its capabilities. With the goal to present a solution to such problem, this essay proposes a model which utilizes image recognition to allow a drone to land in an autonomous system. This landing routine based on its image turns flight and landing into autonomous processes, without human intervention

Um modelo de otimização para planejamento dinâmico de voo para grupos de drones por meio de sistema multiagente e leilões recursivos

Orientador: Eduardo TodtTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa : Curitiba, 03/07/2020Inclui referênciasÁrea de concentração: Ciência da ComputaçãoResumo: Este trabalho apresenta um modelo aplicado de cooperacao para otimizar voos de veiculos aereos nao tripulados do tipo quadricoptero, tambem conhecidos como Drones, com aplicacao na agricultura de precisao. O modelo utiliza Sistema Multiagente para permitir a abertura, que e a propriedade de inserir e retirar elementos do modelo a qualquer momento. Para garantir a dinamicidade, que e a caracteristica que o modelo tem de se recuperar de eventos adversos ou falhas, agentes cognitivos com BDI foram utilizados. Para garantir a troca de mensagens independente da quantidade de elementos no modelo, foi utilizado o protocolo FIPA Contract-NET. Um algoritmo distribuido de otimizacao utilizando leiloes recursivos tambem foi desenvolvido, o qual visa otimizar o tempo de voo, assim como o uso da bateria dos Drones, sendo a bateria a grande limitacao destes e inibindo sua utilizacao na agricultura de precisao. Esse algoritmo foi testado em seu modelo original e, posteriormente, refinado a partir de heuristicas e metodologias visando diminuir o numero de leiloes recursivos, assim como o tempo de processamento, em comparacao ao modelo original. Este modelo, apos aplicacao das heuristicas e metodologias, foi testado. Em cenarios contendo multiplos Drones, o desempenho foi 30% superior ao algoritmo dinamico encontrado na literatura que tambem pode ser aplicado em ambientes dinamicos. Do ponto de vista de abertura e dinamicidade, o modelo foi testado no simulador MultiDrone Simulator, permitindo gerar novos planos de voo, mesmo com eventos adversos. Os resultados dos testes em simulacao realizados sustentam que o modelo proposto apresenta comportamento como esperado, mostrando-se como uma plataforma promissora de pesquisa para uso de Drones em cenarios da agricultura de precisao, uma vez que este modelo permite a utilizacao de multiplos Drones em ambientes dinamicos e abertos, garantindo a otimizacao do tempo de voo, o que garante economia da bateria dos Drones. Palavras-chave: Drones, Sistema Multiagente, BDI, Leilao RecursivoAbstract: This work presents an applied model of cooperation to optimize flights of unmanned aerial vehicles like quadcopters, also known as Drones, involved in precision agriculture. This model uses a Multiagent System to allow up the opening, which is the property of inserting and removing elements from the model at any time. To allow dynamism, which is the characteristic that the model has to recover from adverse events or failures, cognitive agents with BDI structure were used. To guarantee the exchange of messages in dynamic number of elements, the FIPA Contract-NET protocol were used. A distributed optimization algorithm using recursive auctions was also developed, which aims to optimize the number of points covered by Drones. This model aims to optimize the flight time, which directly reflects the optimization of the Drone's battery use. This is a great limitation of this kind of aerial vehicle and which inhibits its use in precision agriculture. This algorithm was tested as original proposed and, later, refined from heuristics and methodologies in order to decrease the number of auctions, as well as the processing time. This model, after applying the heuristics and methodologies, was tested, and in scenarios containing multiple Drones, the performance was 30 % higher than the dynamic algorithm found in the literature that can also be applied in dynamic environments. From the point of view of openness and dynamics, the model was tested in the MultiDrone Simulator, allowing to generate new flight plans, even with the simulated adverse events. The results of the simulation tests carried out maintain that the proposed model behaves as expected, showing itself as a promising research platform for the use of drones in precision agriculture scenarios, since this model allows the use of multiple Drones in environments dynamic and open, guaranteeing the flight optimization, which ensures battery saving for Drones. Keywords: Drones, Multiagent System, BDI, Recursive Auction

Wireless System for Noninvasive and Continous Monitoring of Arterial Blood Pressure

This work presents the development of a wireless system for noninvasive and continuous monitoring of arterial blood pressure applied to diagnosis support and personal use. The system performs the measurement of heart rate, blood oxygen saturation (SpO2) and estimates the blood pressure. It comprises two plethysmographic sensors and a device for signal conditioning, acquisition, data processing and transmission via Bluetooth technology to a Smartphone.The received data is presented to the user by means of an Android application. System’s test benches were performed and the parameters were measured for healthy volunteers. The results indicate the relationship between pulse wave velocity (PWV) and blood pressure. Based on these findings, it is discussed the pros and cons of continuous monitoring for each measured parameters

Sistema para o Monitoramento da Temperatura e Umidade de um Silo utilizando Hardware de Baixo Custo e ScadaBR

O monitoramento de temperatura em um silo se faz necessário, pois a temperatura é o principal fator envolvido na deterioração do grão armazenado. Controlando a temperatura é possível reduzir perdas devido à proliferação de fungos e evitar a germinação dos grãos. Este trabalho propõe um sistema para monitoramento de temperatura interna de um silo e da temperatura e umidade do ar de entrada no silo. O monitoramento utiliza o ScadaBR, um software supervisório para armazenamento e visualização dos dados de temperatura e umidade. Esse sistema supervisório se comunica através de um barramento RS-485 utilizando protocolo Modbus com os dispositivos sensores. O hardware do sistema utiliza sensores e microcontroladores para a coleta de dados para o sistema supervisório. O sistema fornece alarmes e envio de e-mail para usuários cadastrados quando atingidas temperaturas pré-determinadas, assim permitindo ao operador do silo a tomada de decisão

A multiagent simulator for supporting logistic decisions of unloading petroleum ships in habors

This work presents and evaluates the performance of a simulation model based on multiagent system technology in order to support logistic decisions in a harbor from oil supply chain. The main decisions are concerned to pier allocation, oil discharge, storage tanks management and refinery supply by a pipeline. The real elements as ships, piers, pipelines, and refineries are modeled as agents, and they negotiate by auctions to move oil in this system. The simulation results are compared with results obtained with an optimization mathematical model based on mixed integer linear programming (MILP). Both models are able to find optimal solutions or close to the optimal solution depending on the problem size. In problems with several elements, the multiagent model can find solutions in seconds, while the MILP model presents very high computational time to find the optimal solution. In some situations, the MILP model results in out of memory error. Test scenarios demonstrate the usefulness of the multiagent based simulator in supporting decision taken concerning the logistic in harbors