(untitled) (Encontros Universitários da UFC, 2019)
Este projeto está inserido nas pesquisas do Grupo de Pesquisa em Automação e Robótica (GPAR) do Departamento de Engenharia (DEE/CT/UFC) voltadas à Robótica Móvel. Especificamente é tratado neste trabalho do planejamento autônomo de trajetórias. A partir da coleta de leituras do ambiente (fornecidas por sensores), uma representação, na forma de grafo, das regiões livres do mesmo é criada utilizando mapas auto-organizáveis. Neste trabalho, o planejamento de trajetórias segue basicamente dois passos: (1) a geração de uma estrutura de dados que represente o ambiente a ser navegado (um grafo), e (2) a utilização de metaheurísticas para a obtenção da melhor sequência de nós no grafo aprendido que conecte os pontos de partida (A) e chegada (B) que sejam estabelecidos – o que pode ser compreendido como um problema combinatório. Uma vez calculada autonomamente a trajetória desejada, esta pode ser utilizada como sinal de referência para os controladores embarcados no robô móvel. A pesquisa proposta neste projeto realiza um estudo comparativo entre os Métodos de Campos Potenciais (tradicionais e bem documentados na literatura) e o Método proposto baseado em Mapas Auto-Organizáveis visando melhorias em Algoritmos de Planejamento Autônomo de Trajetórias a serem usados em robôs de vigilância e inspeção em plantas industriais. Resultados obtidos de experimentos nos cenários de teste utilizados levam à conclusão de que a combinação proposta de mapa auto-organizável (grafo) e metaheurística é uma estratégia viável para o planejamento de trajetos por possuir melhor posicionamento final do robô em comparação com o método de Campos Potenciais nos testes realizados.