Dissertação

Um planejador de rotas para múltiplos veículos aéreos não-tripulados

O planejamento de uma trajetória que considere limitações de manobras da aeronave é uma característica importante de qualquer Planejador de Missão. A complexidade aumenta na presença de múltiplas aeronaves e cenários com múltiplos alvos. O problema em como decidir o número de aeronaves lançadas a...

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Autor principal: Freitas, Emory Raphael Viana
Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/1030723986408773
Grau: Dissertação
Idioma: por
Publicado em: Universidade Federal do Amazonas 2016
Assuntos:
Robótica
Algoritmo Genético
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA: CIENCIA DA COMPUTAÇÃO
Acesso em linha: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5038
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spelling oai:https:--tede.ufam.edu.br-handle-:tede-50382018-04-12T18:09:40Z Um planejador de rotas para múltiplos veículos aéreos não-tripulados Freitas, Emory Raphael Viana Carvalho, José Reginaldo Hughes http://lattes.cnpq.br/1030723986408773 http://lattes.cnpq.br/3161958119304780 Robótica Algoritmo Genético CIENCIAS EXATAS E DA TERRA: CIENCIA DA COMPUTAÇÃO O planejamento de uma trajetória que considere limitações de manobras da aeronave é uma característica importante de qualquer Planejador de Missão. A complexidade aumenta na presença de múltiplas aeronaves e cenários com múltiplos alvos. O problema em como decidir o número de aeronaves lançadas afim de cobrir eficientemente todos os pontos necessários cria um problema interessante para ser estudado. Tempo de execução da missão, recursos, e o número de veículos a ser lançados são todos minimizados ao mesmo tempo. O problema então torna-se cada vez mais crítico, quando o cenário da missão não permite que a aeronave recue ou re-planeje a trajetória, e o plano de voo embarcado no piloto automático do Veículo Aéreo Não-Tripulado (VANT)provavelmente será o último no caso de falha. Um destes cenários de aplicação é o monitoriamento aéreo de uma região não explorada da Floresta Amazônica. A extensão da floresta, a completa falta de acesso ao seu interior e padrões uniformes da copa das árvores definem que uma missão sem sucesso, significa geralmente a perda total do equipamento. Em tais situações, um planejamento cuidadoso para cada veículos é um fator crítico para o sucesso total da missão. Um problema comum é considerar limitações de manobas laterais quando a rota está sendo planejada. Embora um piloto humano possa agir de forma a trocar radicalmente a direção da trajetória, quando consideramos VANTs, é recomendável a limitação de ações bruscas, pois sem isto pode adicionar uma instabilidade em ambos os controles laterias e longitudinais. Portanto, ao planejar a trajetória, é desejável que os pontos consectivos que definem uma curva com ângulos aceitáveis,sendo aceitação relacionada com a dinâmica da aeronave. Outro problema comum é como balancear o tempo de execução da missão em grandes aréas a esquadrilha em aréas perigosas. Este trabalho apresenta um abordagem baseada em Algoritmos Genéticos (AG) para resolver o Problema de Roteamento de Veículos( PRV) para multiplos VANTs realizando uma missão de monitoramento de múltiplos pontos, em uma formulação bi critério: minimizar a quantidade veículos no ar, enquanto o tempo de missão é minimizado. Planning a trajectory that consider limitations of aircraft maneuvers is an important feature of any Mission Planner. The complexity increases in the presence of multiple aircraft and scenarios with multiple targets. The problem how to decide the number of aircraft launched in order to efficiently cover all necessary points creates an interesting problem to be studied. Runtime mission, resources, and the number of vehicles to be launched are all minimized the Same time. The problem then becomes increasingly critical, when the scenario mission does not allow the aircraft back off or re-plan the path, and the flight plan onboard on autopilot Air Vehicle Unmanned (UAV) probably It will be the last in the case of failure. One of these application scenarios is monitoring both air of a region not explored the Amazon rainforest. The extent of forest, the complete lack of access to its interior and uniform standards of treetops define a mission without success usually means total loss of equipment. In such situations, careful planning for each vehicle is a factor critical to the overall success of the mission. A common problem is to consider limitations side manobas when the route is planned. Although a human pilot can act to radically change the direction of the path, when we consider UAVs, limiting abrupt actions is recommended because without it you can add a instability in both the laterals and longitudinal controls. Therefore, when planning the trajectory, it is desirable that the points that define consectivos a curve with acceptable angles, and acceptance related to the dynamics of aircraft. Another common problem is how to balance the mission runtime Large areas squadron in hazardous areas. This paper presents an approach based on Genetic Algorithms (GA) to solve the routing problem Vehicle (PRV) for multiple UAVs conducting a monitoring mission multiple points in a formulation bi criteria: minimize the amount vehicles air, while the mission time is minimized. FAPEAM - Fundação de Amparo á Pesquisa do Estado do Amazonas 2016-06-23T18:47:58Z 2015-03-20 Dissertação FREITAS, Emory Raphael Viana. Um planejador de rotas para múltiplos veículos aéreos não-tripulados. 2015. 64 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2015. http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5038 por Acesso Aberto application/pdf Universidade Federal do Amazonas Instituto de Computação Brasil UFAM Programa de Pós-graduação em Informática
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