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Título:  
  Extensão da Programação Genética Distribuída para Suportar a Evolução do Sistema de Controle em uma População de Robês Móveis
Autor:  
  Anderson Luiz Fernandes Perez   Listar as obras deste autor
Categoria:  
  Teses e Dissertações
Idioma:  
  Português
Instituição:/Parceiro  
  [cp] Programas de Pós-graduação da CAPES   Ir para a página desta Instituição
Instituição:/Programa  
  UFSC/ENGENHARIA ELÉTRICA
Área Conhecimento  
  ENGENHARIA ELÉTRICA
Nível  
  Doutorado
Ano da Tese  
  2010
Acessos:  
  187
Resumo  
  As pesquisas em rob´otica m´ovel visam o estudo e o desenvolvimento de m´aquinas capazes de se locomover de forma autˆonoma ou semi-autˆonoma. Quando a locomo¸c˜ao se d´a em ambientes ruidosos, n˜ao controlados ou desconhecidos, ´e necess´ario que o sistema de controle seja flex´&#305,vel para permitir a auto-adapta¸cao, conforme se d´a a intera¸cao do robo com o ambiente. Para tornar o sistema de controle de um robˆo m´ovel mais adapt´avel ´e necess´ario utilizar alguma t´ecnica de aprendizado que permita que o sistema se modifique ao longo de sua execu¸c˜ao. A rob´otica evolucion´aria objetiva o desenvolvimento de sistemas de controle adaptativos baseados em t´ecnicas da computa¸c˜ao evolucion´aria. A evolu¸c˜ao embarcada faz com que o processo evolucion´ario ocorra sobre uma popula¸c˜ao de robˆos m´oveis, isto ´e, acontece entre os indiv´&#305,duos que fazem parte da popula¸c˜ao de robˆos. Neste trabalho ´e apresentado o algoritmo da xPGD, uma Extens˜ao do algoritmo da Programa¸c˜ao Gen´etica Distribu´&#305,da, capaz de suportar a evolu¸c˜ao do sistema de controle de uma popula¸c˜ao de robˆos m´oveis. Tamb´em ´e apresentado o Sistema de Execu¸c˜ao, Gerenciamento e Supervis˜ao da xPGD (SEGS). Para avaliar o algoritmo da xPGD foram realizados trˆes experimentos em ambientes simulados, que s˜ao: navega¸c˜ao livre de colis˜oes, forageamento e empurrar uma caixa. A xPGD e o SEGS possuem, respectivamente, as seguintes caracter´&#305,sticas: i) estende o algoritmo da programa¸c˜ao gen´etica distribu´&#305,da para suportar a evolu¸c˜ao em uma popula¸c˜ao de robˆos, ii) o processo evolucion´ario acontece de forma ass´&#305,ncrona entre os robˆos da popula¸c˜ao, iii) ´e tolerante a falhas, pois permite a continua¸c˜ao do processo evolucion´ario mesmo que s´o reste um ´unico robˆo na popula¸c˜ao de robˆos, iv) guarda informa¸coes sobre os indiv´&#305,duos mais aptos em mem´oria, v) possui um ambiente de execu¸cao e gerenciamento independente do processo evolucion´ario.
     
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