dc.contributor.author | Rocha, Lidia Gianne Souza da | |
dc.date.accessioned | 2021-10-29T10:59:51Z | |
dc.date.available | 2021-10-29T10:59:51Z | |
dc.date.issued | 2021-08-30 | |
dc.identifier.citation | ROCHA, Lidia Gianne Souza da. Desenvolvimento de um algoritmo de planejamento de trajetória em ambientes desconhecidos e não estruturados para UAVs. 2021. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2021. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/15065. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/15065 | |
dc.description.abstract | To make a UAV (Unmanned Aerial Vehicle) autonomous, it must perform actions without human interference in its missions. Regardless of the area of operation, several autonomous UAV missions require path planning, being able to operate in unknown, 3D, unstructured environments, and with dynamic obstacles depending on the assigned mission. Thus, it is essential that the algorithm can avoid obstacles since the environment will not always be known. As well as take into account the movement restrictions to achieve smooth curves in the planning. Several path planning algorithms can be adopted among classic, metaheuristic, or machine learning techniques. One observable aspect among the existing and most used techniques is, ”which would be the best technique to work in these environments”. The algorithms that obtain the best results are tested in 3D in the UAV simulator. A deeper analysis is performed, considering completeness, distance, time, CPU usage, memory usage, collision prevention, and robustness. The final test to validate the trajectory planning algorithms is done in a real environment. | eng |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | UAV | por |
dc.subject | Planejamento de trajetória | por |
dc.subject | Obstáculo dinâmico | por |
dc.subject | Ambiente não estruturado | por |
dc.subject | Ambiente desconhecido | por |
dc.subject | Path planning | eng |
dc.subject | Dynamic obstacle | eng |
dc.subject | Unstructured environment | eng |
dc.subject | Unknown environment | eng |
dc.title | Desenvolvimento de um algoritmo de planejamento de trajetória em ambientes desconhecidos e não estruturados para UAVs | por |
dc.title.alternative | Development of a path planning algorithm in unknown and unstructured environments for UAVs | eng |
dc.type | Dissertação | por |
dc.contributor.advisor1 | Vivaldini, Kelen Cristiane Teixeira | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/5245409138233148 | por |
dc.description.resumo | Para tornar um UAV (Unmanned Aerial Vehicle) autônomo é necessário que o mesmo realize ações sem a interferência de um ser humano em suas missões. Diversas missões autônomas de UAVs, independente da área de operação, necessitam de um planejamento de trajetória, podendo atuar em ambientes desconhecidos, 3D, não estruturados, e com obstáculos dinâmicos dependendo da missão designada. Por este motivo, é essencial que o algoritmo seja capaz de desviar de obstáculos, já que nem sempre o ambiente será conhecido. Bem como, levar em consideração no planejamento as restrições de movimentos
para realizar curvas suavizadas. Neste contexto, algoritmos de planejamento de trajetória são adotados podendo ser utilizado técnicas clássicas, meta-heurı́sticas ou de aprendizado de máquina. Um aspecto a ser analisado é que dentre as técnicas existentes e mais utilizadas, qual seria a melhor técnica para atuar nestes ambientes. Desta forma, este trabalho
visa analisar as métricas de tempo e distância percorrida, além da variância, média e desvio padrão de cada métrica das técnicas A*, APF, PRM, RRT, RRT-C, PSO, GWO, GSO e RL considerando ambientes desconhecidos, 3D, não estruturados e com obstáculos dinâmicos. Os algoritmos que obtiverem os melhores resultados são testados em 3D no simulador para
UAV, sendo realizada uma análise mais profunda, considerando completeness, distância, tempo, uso da cpu, uso da memória, prevenção de colisão, e robustez. O teste final para validar os algoritmos de planejamento de trajetória é feito em ambiente real. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO | por |
dc.description.sponsorshipId | CAPES: 88882.426579/2019-01 | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/2292849757280982 | por |