DISSERTAÇÃO Nº 125

Discente: Otávio José dos Santos

Título: “Improving the Search Capabilities of Reduced Robot Swarm by Virtual Particles”  

Orientador: Prof. Dr. Sérgio Campello Oliveira.

Examinador Interno: Prof. Dr. Carmelo José Albanez Bastos Filho (UPE) 

Examinador Externo: Prof. Dr. Byron Leite Dantas Bezerra (UPE)  

Data-hora: 31/05/2021, às 13h

Local: Formato Remoto

CÓDIGO DA SALA - Google meet: meet.google.com/fbg-aovo-vpi

Resumo do Projeto:

O paradigma de enxames reside no comportamento emergente que surge a partir da interação de indivíduos simples. Essas interseções acontecem através do compartilhamento de informações. Os membros de um enxame obtém, de maneira individual, dados sobre o ambiente e usam algum mecanismo para compartilhar tais dados com outros membros do enxame. Robótica de enxames é um campo de estudos focado no uso de grupo de robôs que cooperam entre si para executar uma tarefa e atingir um objetivo em comum, ou seja, robôs agindo como um enxame. Apesar dos avanços da robótica, o uso de enxames de robôs em aplicações da vida real ainda acontece empregando-se enxames com poucos robôs. Enxames reduzidos são ampla- mente usados nas pesquisas, mas um dos requisitos do paradigma de enxames é a interação entre vários indivíduos, nesse caso em questão, robôs. Dessa forma o desempenho de um enxame reduzido é pior do que o de um enxame amplo. Possíveis aplicações da robótica são em situações de desastres naturais, monitoramento e mapeamento. Em aplicações como as mencionadas, o ambiente de atuação pode sofrer mudanças importantes em momentos bem definidos. Contudo, apesar das mudanças, o ambiente degradado guarda semelhanças com o original. Uma vez que o desempenho de enxames reduzidos está relacionado com o número de robôs, adicionar mais robôs no enxame poderia ser uma solução para isso. Não obstante, isso implica em maiores custos tanto com aquisição quanto com manutenção. Este trabalho apresenta uma nova alternativa para melhorar as capacidades de busca de enxames reduzidos de robôs através do emprego de um enxame virtual. A ideia central é ampliar o enxame sem a adição de mais robôs nele. Assim, é proposto o conceito de partícula virtuais que imitam o comportamento dos robôs reais. Tais partículas emulam robôs num ambiente virtual e ambos, robôs e partículas, interagem e integram um único enxame. O ambiente virtual é uma representação do ambiente original antes da degradação. As funções que descrevem os ambientes real e virtual são ligeiramente diferentes devido às mudanças nos dados do ambiente real. Essas diferenças não são conhecidas a priori. Enquanto os robôs operam nos ambientes reais, ou sejam no ambiente degradado, as partículas virtuais operam numa representação do ambiente original. Como resultado foi observado que partículas virtuais ajudam os robôs e melhoram o desempenho do enxame quando comparado com um enxame de robôs reduzido. O emprego de partículas virtuais possibilitou ao enxame reduzido de robôs obter soluções equivalentes às do enxame amplo nas mesmas condições de teste. Além disso, os resultados indicam que aumentando o número de partículas virtuais há um aumento de desempenho do enxame reduzido.

Palavras-chave: Enxame de Robôs, Otimização por Enxame de Partículas, Inteligência de Enxame, Enxame Virtual, Partículas Virtuais