Estudo e proposição de métodos para o general Chance-Constrained Qualitative state planning problem

• Processo: 13/26091-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Pesquisa
• Data de Início da vigência: 04 de agosto de 2014
• Data de Término da vigência: 03 de agosto de 2015
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Claudio Fabiano Motta Toledo
• Beneficiário: Claudio Fabiano Motta Toledo
• Pesquisador Anfitrião: Brian Charles Williams
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: Massachusetts Institute of Technology (MIT), Estados Unidos
• Assunto(s): Modelos matemáticos Meta-heurística Aeronaves não tripuladas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Metaheurísticas | modelagem matematica | Planejamento de MIssão | Veículos Aéreos Não Tripulados | Sistemas Evolutivos Embarcados e Robóticos

Resumo

O projeto de pesquisa tem por objetivo estudar e propor métodos de resolução para o General Chance-Constrained Qualitative State Planning Problem com programação flexível e existência de obstáculos. O problema foi estabelecido e vem sendo estudado pela equipe do prof. Brian C. Williams no Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) do Massachusetts Institute of Technology (MIT), motivado pelo conceito de um modelo de sistema de transporte pessoal (veículo autônomo) da empresa Boeing. A solução deste problema procura elevar o nível de interação entre os operadores humanos e o veículo autônomo, tratando de forma automática as incertezas inerentes ao planejamento de missões em um ambiente real. Modelos matemáticos baseados em programação linear inteira mista (PLIM) foram propostos em trabalhos publicados pelo prof. Brian C. Williams. O projeto será executado pelo prof. Claudio Fabiano Motta Toledo no período de 04/08/2014 a 03/08/2015 no CSAIL, conforme carta de aceitação emitida pelo MIT. As soluções encontradas poderão ser validadas em simuladores e em situações reais, considerando as aplicações em veículos autônomos desenvolvidas no CSAIL/MIT e Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT) desenvolvidas no grupo de Sistemas Embarcados e Evolutivos (SEE) do ICMC/USP. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

ARANTES, JESIMAR DA SILVA; ARANTES, MARCIO DA SILVA; MOTTA TOLEDO, CLAUDIO FABIAN; TRINDADE JUNIOR, ONOFRE; WILLIAMS, BRIAN C.; ACM. An Embedded System Architecture based on Genetic Algorithms for Mission and Safety Planning with UAV. PROCEEDINGS OF THE 2017 GENETIC AND EVOLUTIONARY COMPUTATION CONFERENCE (GECCO'17), v. N/A, p. 8-pg., 2017-01-01. (13/26091-2, 14/11331-0, 15/23182-2)

ARANTES, JESIMAR DA SILVA; ARANTES, MARCIO DA SILVA; MOTTA TOLEDO, CLAUDIO FABIANO; TRINDADE JUNIOR, ONOFRE; WILLIAMS, BRIAN CHARLES. Heuristic and Genetic Algorithm Approaches for UAV Path Planning under Critical Situation. International Journal on Artificial Intelligence Tools, v. 26, n. 1, p. 30-pg., 2017-02-01. (13/26091-2, 14/12297-0)

ARANTES, JESIMAR DA SILVA; ARANTES, MARCIO DA SILVA; MOTTA TOLEDO, CLAUDIO FABIANO; TRINDADE JUNIOR, ONOFRE; WILLIAMS, BRIAN CHARLES. Heuristic and Genetic Algorithm Approaches for UAV Path Planning under Critical Situation. International Journal on Artificial Intelligence Tools, v. 26, n. 1, SI, FEB 2017. (13/26091-2, 14/12297-0)