Figura 14 Ű Exemplo de crossover duplo
Figura 15 Ű Exemplo de aplicação do operador mutação
melhores. No elitismo uma porcentagem dos melhores indivíduos da geração pai é conser- vada para a próxima geração sem nenhuma alteração, impedindo assim que boas soluções desapareçam. A abordagem de sobrevivência dos melhores considera a população total (pais + Ąlhos) e ordena os indivíduos com base em sua aptidão, permitindo que somente os melhores sigam para a próxima geração.
Esse processo de reprodução e evolução dos melhores indivíduos propicia a otimização da população, o resultado de soluções cada vez melhores a cada geração pode ser muito interessante quando utilizados em conjuntos de parâmetros de times de robôs.
2.3 Robótica Autônoma
O estudo de sistemas com a capacidade de executar determinadas tarefas de forma independente e adaptativa é uma das áreas mais fortes em robótica. Nesse contexto, um robô autônomo é deĄnido como um sistema que existe no mundo físico, pode sentir o seu ambiente e pode agir sobre ele para alcançar alguns objetivos (MATARIĆ, 2007).
Robôs autônomos podem ser utilizados em diversas tarefas, tais como: ajudar pessoas idosas em situações cotididianas, guiar pessoas em fábricas ou museus, desarmar bom- bas, limpar casas e piscinas, explorar superfícies de planetas (CABREIRA; AGUIAR; DIMURO, 2013). Entretanto, o grande desaĄo é projetar algoritmos de controle para que os robôs sejam capazes de se adaptar em ambientes totalmente desestruturados, dinâ- micos e parcialmente observáveis (SUKHATME; MATARIC, 2002). Um controlador, no
âmbito da robótica autônoma, é considerado um processo que mapeia entradas (obtidas através dos sensores do robô) em saídas, que se traduzem em ações por meio de atuadores ou mudanças de estado (HAASDIJK A. E. EIBEN, 2011).
Para o estudo e desenvolvimento de métodos de controle geralmente é necessário deĄnir um modelo de ambiente mais fácil de trabalhar, ou seja, um modelo onde o robô, o mundo e suas interações são feitas de forma mais simples, e para isso são utilizadas ferramentas bastante importantes na área de robótica, chamados de simuladores (TIKHANOFF et al., 2008).
2.3.1 Simulador Webots
Em nosso trabalho utilizamos o simulador Webots (CYBERBOTICS, 2015) para reali- zar nossos experimentos, pois ele é uma plataforma de simulação que permite modelagens realísticas de robôs e ambientes, incluindo parâmetros de diferentes sensores e variáveis físicas do mundo real (DASGUPTA; WHIPPLE; CHENG, 2011).
No geral, o simulador oferece uma forma prática e rápida de prototipação, os ambi- entes são facilmente conĄguráveis e a precisão das variáveis físicas permite a construção de controladores transferíveis a robôs reais. Para usufruir da flexibilidade provida pelo simulador foi necessária a obtenção de uma licença EDU, deste modo, conseguimos redu- zir o tempo de desenvolvimento utilizando a modelagem do robô e-puck já fornecida pelo Webots. O ambiente de simulação pode ser visualizado na Figura 16. Do lado esquerdo da Ągura, podemos ver a modelagem do ambiente e de um robô e-puck, o lado direito é destinado à codiĄcação do controlador do robô e abaixo Ąca o console de saída dos resultados.
Apesar da alta precisão e níveis de detalhes da simulação, o código desenvolvido em simuladores pode apresentar comportamentos diferentes quando executado em experi- mentos no mundo real, principalmente quando se trata de algoritmos de coordenação de times cooperativos (PUGH; MARTINOLI, 2007), (BERG; KARUD, 2011). Portanto é essencial utilizar técnicas que reduzam essa inconformidade e validar o método com robôs em diferentes cenários reais.
2.3.2 Robôs e-puck
Para realizar os testes em cenários reais usamos os pequenos robôs e-puck (LAU- SANNE, 2015), uma vez que inúmeros trabalhos já utilizaram essa arquitetura e a mesma se mostrou adequada para a aplicação do nosso método. Os robôs e-puck são equipados com uma variedade de sensores e sua estrutura de hardware é considerada simples, sendo adaptado para experimentos com vários agentes (IOANNIDIS; SIRAKOULIS; ANDRE- ADIS, 2011a) (ASL; MENHAJ; SAJEDIN, 2014).
2.3. Robótica Autônoma 39
Figura 16 Ű Tela principal do simulador Webots.
Os robôs e-puck são suportados por um compilador C customizado e são equipados com um micro controlador dsPIC integrado com 8kB de RAM e 144kB de memória flash. Outras características são apresentadas na Figura 17, como por exemplo: (i) câmera com resolução de 640x480 e capacidade de captura de imagens em 4 quadros por segundo, (ii) alto-falante que emite diferentes tipos de som e (iii) o anel de LEDs que pode ser utilizado para retornar sinais visuais para determinadas ações.
Figura 17 Ű Exemplar de um robô e-puck.
como características adicionais o custo baixo, tamanho pequeno e estrutura de código aberto. Todos esses fatores fazem com que o e-puck seja uma das plataformas robóticas mais usadas em laboratórios de pesquisa (COUCEIRO; VARGAS; ROCHA, 2014).
Uma funcionalidade importante para a navegação é a capacidade de identiĄcar as distâncias entre o robô e outro objeto. Nos robôs e-puck isso é feito utilizando-se os sensores infravermelho, porém, conforme ilustrado na Figura 18, os 8 sensores existentes estão distribuídos de forma não constante ao redor do robô, o que pode diminuir a acurácia da identiĄcação de objetos próximos. Existe uma concentração de sensores na parte frontal do robô (sensores ps0, ps1, ps7 e ps6 ), o que permite uma melhor detecção de obstáculos nessa área. Quando se trata das laterais, a estrutura do e-puck só apresenta um sensor para cada lado (ps5 na esquerda e ps2 na direita). Na parte traseira, somente dois sensores estão presentes (ps3 e ps4 ). Dessa forma, a detecção de obstáculos laterais e nas diagonais traseiras Ąca prejudicada. Essa limitação, no entanto, pode ser superada utilizando técnicas em software que auxiliam na detecção de colisões.
41
Capítulo
3
Revisão da Literatura Correlata
O objetivo deste capítulo é evidenciar e analisar alguns dos principais trabalhos en- contrados na literatura relacionados a planejamento de caminhos e controle de formação, avaliando suas características mais importantes.As abordagens criadas visando o planejamento de trajetória e controle de formação em times de robôs cooperativos apresentam aspectos que influenciam diretamente nos resultados e na aplicabilidade em cenários reais. Entre tais fatores, pode-se citar a técnica utilizada para manter a formação enquanto percorre o ambiente, adaptabilidade a diversos tipos de obstáculos e a forma como é feita a comunicação entre os robôs.