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Robótica cooperativa / Navegação de robôs

Orientador: Prof. Dr Heitor Savino / Co-orientador: Prof. Dr. Erick Barboza

Descrição:

Há grande interesse em desenvolver estratégias de controle que possibilitem um grupo de robôs operar de forma coordenada. Para permitir que o sistema seja robusto e escalável, exige-se que cada agente possa tomar suas ações de controle local baseado apenas nas informações obtidas localmente. Isto caracteriza um sistema de controle distribuído, em contraste a um sistema centralizado que exige alta carga de informação e complexidade computacional

Pretende-se estudar abordagens que utilizem ferramentas de otimização para obter as ações de controle. Esta abordagem é interessante devido ao fato de considerar as restrições a que cada robô está sujeito, podendo fazer uso de ferramentas deotimização convexa de rápida implementação computacional. Pretende-se colocar em práticas métodos aplicados em tarefas de robótica cooperativa. Algumas aplicações podem ser dadas em, por exemplo, sistemas de navegação de carros autônomos, transporte de carga, interação humano-robô.

Referências

  1. Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, and Dieter Fox. Probabilistic robotics. MIT press, 2005.
  2. Choset, Howie M. Principles of robot motion: theory, algorithms, and implementation. MIT press, 2005.
  3. LaValle, Steven M. Planning algorithms. Cambridge university press, 2006.
  4. E. Camponogara, D. Jia, B. H. Krogh, and S. Talukdar, “Distributed model predictive control,” IEEE Control Systems, vol. 22, no. 1, pp. 44–52, 2002.
  5. D. Morgan, S.-J. Chung, and F. Y. Hadaegh, “Model predictive control of swarms of spacecraft using sequential convex programming,” Journal of Guidance, Control, and Dynamics, vol. 37, no. 6, pp. 1725–1740, 2014.
  6. H. Cheng, Q. Zhu, Z. Liu, T. Xu, and L. Lin, “Decentralized navigation of multiple agents based on orca and model predictive control,” in IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2017, pp. 3446–3451.