E cient algorithm integration is a key issue in aerial robotics. However, only a few integration
solutions rely on a cognitive approach. Cognitive approaches break down complex problems
into independent units that may deal with progressively lower level data interfaces, e.g., sensors
and actuators, up to higher level data, such as reasoning and decision. A cognitive architecture
defines information flow among units to produce emergent intelligent behavior. Despite the
improvements in autonomous decision making, several key issues remain open. A problem is
a selection, coordination, and decision making related to the several specialized tasks required
for fulfilling mission objectives. This research work addresses decision making for a cognitive
architecture used to Unmanned Aerial Vehicle (UAV) missions, called ARCog, an acronym
for Aerial Robotics Cognitive Architecture. The proposed architecture lays the groundwork
for the development of a software platform aligned with the requirements of state-of-the-art
technology in the field. The system is designed to provide high-level decision making. Besides,
the architecture enables real-time decision-making with intelligent social behavior among the
agents. The main algorithms used to test the architecture in an outdoor environment are detailed
as well as their results. The experiments confirmed the success of the proposed cognitive
architecture. The partial results have shown technical feasibility and e ectiveness of the ARCog
in di erent scenarios, such as Search and Rescue, Inspection and Surveillance missions.A integração eficiente de algoritmos é uma questão fundamental na robótica aérea. No entanto,
apenas algumas soluções de integração utilizam uma abordagem cognitiva. Abordagens
cognitivas dividem problemas complexos em unidades independentes que podem lidar com
interfaces de dados de nível progressivamente inferiores, por exemplo, sensores e atuadores,
até dados de nível superior, tais como raciocínio e decisão. Uma arquitetura cognitiva define o
fluxo de informações entre as unidades para produzir um comportamento inteligente emergente.
Apesar das melhorias na tomada de decisão autônoma, várias questões-chave permanecem em
aberto. Um problema é a seleção, coordenação e tomada de decisões relacionadas às diversas
tarefas especializadas necessárias para o cumprimento dos objetivos da missão. Este trabalho
de pesquisa aborda a tomada de decisão para uma arquitetura cognitiva usada em missões de
Veículos Aéreos Não Tripulados (UAV), denominada ARCog, sigla de Arquitetura Cognitiva
de Robótica Aérea. A arquitetura proposta estabelece as bases para o desenvolvimento de uma
plataforma de software alinhada com os requisitos da tecnologia de ponta na área de pesquisa em
questão. O sistema é projetado para fornecer decisões de alto nível. Além disso, a arquitetura
permite a tomada de decisões em tempo real com comportamento social inteligente entre os
agentes. Os principais algoritmos usados para testar a arquitetura em um ambiente externo são
detalhados, bem como seus resultados. Os experimentos confirmaram o sucesso da arquitetura
cognitiva proposta. Os resultados parciais mostraram a viabilidade técnica e a eficácia do ARCog
em diferentes cenários, como em missões de Busca e Resgate, Inspeção e Vigilância
