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Type: Tese
Title: Localização de robôs móveis utilizando o novo algoritmo de Morcegos baseado em Líderes
Author: Araujo Neto, Wolmar
First Advisor: Marcato, André Luís Marques
Co-Advisor: Silva Junior, Ivo Chaves da
Referee Member: Belati, Edmarcio Antonio
Referee Member: Oliveira, Fernando Luiz Cyrino
Referee Member: Oliveira, Leonardo Willer de
Referee Member: Aguiar, Eduardo Pestana de
Resumo: Um problema estocástico complexo de importância essencial em aplicações de robôs móveis é a localização do robô. Esta pode ser tratada como um problema de otimização, devido à sua característica de apresentar diferentes possíveis soluções (mínimos locais). O método proposto nesse trabalho é baseado no Algoritmo de Morcegos, o qual apresentou melhores resultados para o problema de localização global e sequestro de robô quando comparado com outros métodos da literatura. Apresentou-se resultados favoráveis tanto para localização global, com uma celeridade tão hábil quanto os algoritmos comparados, como resultados significativos em uma situação de sequestro de robô. A nome proposto para a modificação do algoritmo clássico de morcegos foi Algoritmo de Morcegos Baseado em Líderes (Leader-Based Bat Algorithm - LBBA), em virtude de ter a característica de simular ações de líderes de grupo, os quais influenciam outros menos qualificados. A consequência da utilização de mais de um líder implica em uma busca, da melhor posição, mais diversificada no mapa, lidando melhor com cenários que apresentem muitas ambiguidades no decorrer da localização. Foram realizados testes em diferentes cenários (além do teste em um mapa real). O algoritmo bioinspirado de morcegos na sua forma clássica (BA) foi comparado com outros algoritmos (otimização de enxame de partículas - PSO e Filtro de Partículas - FP) e obteve bons resultados. Estes inspiraram a proposta de uma variante no algoritmo de morcegos capaz de lidar com situações mais complexas de localização onde o BA apresentava dificuldades, o LBBA obteve resultados notáveis quando comparado com Localização de Monte Carlo Adaptativa (AMCL).
Abstract: A complex stochastic problem of essential importance in mobile robot applications is the location of the robot. This can be treated as an optimization problem, due to its characteristic of presenting different possible solutions (local minimums). The method proposed in this work is based on the Bats Algorithm, which presented better results for the problem of global localization and robot sequestration when compared to other methods in the literature. We presented favorable results for both global localization, with a speed as skillful as the compared algorithms, as significant results in a robot sequestration situation. The proposed name for the modification of the classic bats algorithm was Leader-Based Bat Algorithm (LBBA), because it has the characteristic of simulating actions of group leaders, which influence others less skilled. The consequence of using more than one leader implies a search, the best position, the most diversified on the map, dealing better with scenarios that present many ambiguities during the localization. Tests were performed in different scenarios (besides the test on a real map). The bio - inspired algorithm of bats in its classical form (BA) was compared with other algorithms (particle swarm optimization - PSO and Particle Filter - FP) and obtained good results. These inspired the proposal of a variant in the bats algorithm capable of dealing with more complex situations of location where the BA presented difficulties, the LBBA obtained remarkable results when compared to Monte Carlo Adaptive Location (AMCL).
Keywords: Robôs móveis
Algoritmo de morcegos
Localização
Localização de Monte Carlo adaptativa
AMCL
Bat algorithm
Localization
Mobile robots
CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Institution Initials: UFJF
Department: Faculdade de Engenharia
Program: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
Access Type: Acesso Aberto
Creative Commons License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/10329
Issue Date: 8-Apr-2019
Appears in Collections:Doutorado em Engenharia Elétrica (Teses)



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