Busca avançada
Ano de início
Entree

Hybrid qualitative state plan problem e o planejamento de missão com VANTs

Processo: 14/11331-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de agosto de 2014
Vigência (Término): 31 de janeiro de 2017
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Matemática da Computação
Convênio/Acordo: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Pesquisador responsável:Claudio Fabiano Motta Toledo
Beneficiário:Marcio da Silva Arantes
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, AP.CEPID
Assunto(s):Programação matemática   Computação evolutiva   Aeronaves não tripuladas

Resumo

O presente documento tem por objetivo apresentar uma proposta de tese a ser desenvolvida no Programa de Doutorado em Ciência da Computação e Matemática Computacional do ICMC/USP. O tema da tese busca avançar o estado da arte ao resolver o problema de planejamento de missão para veículos aéreos não tripulados (VANTs), através da sua representação como um Hybrid Qualitative State Plan (HQSP) Problem. Tal representação tem como objetivo tratar as incertezas em um ambiente real com modelos estocásticos conforme definido em trabalhos recentes. As linhas gerais deste projeto foram definidas em cooperação com o professor Brian Charles Williams do Massachussets Institute of Technology (MIT), onde o problema HQSP foi estabelecido e cujos aspectos ainda não resolvidos de representação e escalabilidade serão tratados nesta tese. Para isso, técnicas baseadas em computação evolutiva serão estabelecidas visando alcançar maior escalabilidade e melhor representação da realidade nestes sistemas. As soluções encontradas serão validadas em simuladores de voo e possível integração em ambientes reais utilizando dois VANTs de asa fixa. Os experimentos buscarão resolver problemas em situações de emprego real de VANTs, envolvendo agricultura e meio ambiente, já tratadas pelo grupo de Sistemas Embarcados e Evolutivos (SEE) do ICMC/USP. Alguns resultados preliminares usando computação evolutiva serão apresentados, onde já foi possível obter melhorias na modelagem e escalabilidade para o problema proposto. (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, MARCIO DA SILVA; MOTTA TOLEDO, CLAUDIO FABIANO; WILLIAMS, BRIAN CHARLES; ONO, MASAHIRO. Collision-Free Encoding for Chance-Constrained Nonconvex Path Planning. IEEE Transactions on Robotics, v. 35, n. 2, p. 433-448, APR 2019. Citações Web of Science: 0.
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
ARANTES, Marcio da Silva. Planejamento ótimo de missões para veículos aéreos não tripulados. 2017. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação São Carlos.

Por favor, reporte erros na lista de publicações científicas escrevendo para: cdi@fapesp.br.