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Teste com o valor de 1mm no parâmetro lvsf

5.3 Modelo AGROB V16 e vinha simples

5.3.4 Teste com o valor de 1mm no parâmetro lvsf

No quarto teste do primeiro cenário todos os algoritmos são novamente testados com o va- lor de 1mm no parâmetro longest_valid_segment_fraction. Para os planeadores não limitados em tempo, o valor máximo definido para o planeamento manteve-se em 1 minuto, enquanto que os planeadores que estão limitados temporalmente dispõem agora de 4 segundos. Os resultados po- dem ser consultados nas linhas 98 a 117 das tabelas, em baixo da célula TEST 4, preenchida a azul claro. Os dados databela 5.13apresentam os mais relevantes resultados que são de seguida analisados.

Node algoritmos cujas trajetórias calculadas colidem com

a vinha no máximo 3 vezes 6

Node algoritmos que nunca encontraram solução 12 Node algoritmos cujas trajetórias calculadas colidiam

com a árvore 10 ou mais vezes 0 Node algoritmos que calcularam trajetórias não naturais 0 Nototal de colisões com a vinha 7 Node colisões no primeiro movimento 5 Node colisões no segundo movimento 2 Nototal de soluções não encontradas 295 Node solução não encontradas no primeiro movimento 266 Node solução não encontradas no segundo movimento 29

Node algoritmos onde se verificou o encerramento

súbito do nó do MoveIt! 0

Tabela 5.13: Sumário de resultados do quarto teste

Em comparação com os dois últimos testes, é possível evidenciar um aumento dos valores temporais registados, assim como do número de vezes que não foi encontrada solução. Por outro

lado, o número de colisões também diminuiu novamente, sendo escassos os casos registados. Dos 23 algoritmos, apenas se destacam o BKPIECE, o BiEST, o LBKPIECE, o RRTConnect, o SBL e o STRIDE, que falharam no máximo 3 vezes, pelo que foram selecionados, com esta con- figuração do parâmetro longest_valid_segment_fraction, para o grupo de planeadores que poderá estar incluído no quinto reste. Os melhor resultados a seguir a estes são os dos algoritmos PDST e LazyPRMstar, com o respetivo registo de 12 e 9 intentos bem sucedidos num total de 20. No- vamente nenhum é limitado temporalmente, sendo que neste teste se registaram 4 que efetuarem o teste com assertividade perfeita, melhorando o anterior melhor resultado que foi atingido unica- mente pelo algoritmo KPIECE, no segundo teste. Os restante planeadores que não foram citados não foram capazes de planear corretamente mais de 4 vezes.

Os algoritmos BMFT, BiTRRT, EST, FMT, KPIECE LBTRRT, PRMstar, ProjEST, RRT, RRTs- tar, SPARS e SPARStwo não encontraram qualquer solução durante o teste. No cômputo geral, e tal como afirmado acima, o número total destes casos aumentou para 295, sendo verificados 266 no primeiro movimento e 29 no segundo, o que evidencia a capacidade da maior parte dos plane- adores de não conseguir computar as trajetórias no tempo que têm disponível.

Tal como aconteceu do primeiro para o segundo teste, em relação a este último o número de impactos com a vinha, quer no primeiro quer no segundo movimento diminuiu, sendo os novos números agora de 5 para o primeiro movimento e 2 no segundo. Verificou-se novamente a ausência total de trajetórias atípicas e os poucos impactos foram todos de raspão. Estes resultados provam mais uma vez que as trajetórias passam a ser mais suaves e detalhadas quanto menor for o valor do parâmetro configurado.

As situações de encerramento súbito do nó deixaram de se verificar no algoritmo BFMT, pelo que não foi verificada qualquer ocorrência neste teste. Por sua vez, este algoritmo não encontrou nenhuma solução.

Apenas os algoritmos BiEST, LBKPIECE, RRTConnect, SBL e STRIDE melhoraram as suas assertividades, sendo que todos pertencem ao grupo candidato ao quinto teste e os 4 últimos regis- taram valores perfeitos. Os restantes pioraram os seus desempenhos, à exceção dos que novamente não foram capazes de planear corretamente uma única vez, onde o resultado se manteve nulo. São de seguida apresentados nas tabelas5.14e5.15, para o primeiro e segundo movimentos, respeti- vamente, os resultados referentes ao grupo de planeadores que poderá integrar o 5oteste.

Movimento da posição home para o ponto de corte Nsucessos total Tmax (s) Tmin (s) Tmed (s) Nsucessos

BKPIECE 54,631 22,493 39,791 19/20 18/20 BiEST 48,866 5,32 22,398 19/20 19/20 LBKPIECE 58,299 19,794 39,707 20/20 20/20 RRTConnect 16,806 4,874 11,573 20/20 20/20 SBL 25,456 12,957 18,372 20/20 20/20 STRIDE 23,459 9,153 18,057 20/20 20/20

Movimento do ponto de corte para a posição home Nsucessos total Tmax (s) Tmin (s) Tmed (s) Nsucessos

BKPIECE 56,34 10,584 33,258 17/18 18/20 BiEST 38,373 6,34 20,981 19/19 19/20 LBKPIECE 58,849 11,199 42,786 20/20 20/20 RRTConnect 19,247 6,484 11,258 20/20 20/20 SBL 23,803 8,585 17,383 20/20 20/20 STRIDE 23,657 13,82 18,417 20/20 20/20

Tabela 5.15: Tabela com os melhores resultados do 2omovimento do 4oteste do 1ocenário

Analisando os resultados da tabela é possível observar que há um novo aumento no tempo de cálculo das trajetórias. No entanto, os resultados voltaram a não melhorar relativamente ao teste anterior pois o melhor cenário possível para o primeiro movimento é agora de um de 11,573s ao passo que no segundo movimento o tempo despendido é de 11,258s, ambos com assertividades perfeitas. No entanto, uma vez que nenhum dos resultados apresenta melhores valores temporais e de assertividade conjunta em relação aos do segundo teste, nenhuma destas configurações de planeadores foi selecionada para integrar o quinto teste.

Relativamente ao último teste, o desempenho dos algoritmos neste teste piorou em termos temporais, tendo apenas melhorado na assertividade. Os resultados estão assim de acordo com a premissa de que um maior pormenor nas trajetórias requer um valor mais pequeno do parâme- tro longest_valid_segment_fraction. No entanto, os tempos computacionais tornam-se maiores e pouco viáveis, o que leva a descartar os algoritmos com esta configuração.

Os algoritmos escolhidos para integrarem o quinto teste são o BiEST, LBKPIECE e Lazy- PRMstarpara o primeiro movimento e o BiEST e KPIECE para o segundo movimento, configu- rados com o valor do parâmetro usado no segundo teste. Os seus resultados são apresentados de seguida