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Controle Incremental Não Linear e Aprendizagem por Reforço para a Operação Segura de um Dirigível Autônomo

Processo: 23/04266-7
Modalidade de apoio:Bolsas no Exterior - Pesquisa
Vigência (Início): 15 de abril de 2024
Vigência (Término): 29 de agosto de 2024
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica - Eletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos
Pesquisador responsável:Ely Carneiro de Paiva
Beneficiário:Ely Carneiro de Paiva
Pesquisador Anfitrião: Giovanni Beltrame
Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Mecânica (FEM). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Local de pesquisa: École Polytechnique de Montréal, Canadá  
Assunto(s):Controle não linear   Dirigíveis   Aprendizado computacional   Robôs móveis   Robótica
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizagem por reforço | Controle Incremental | Controle não linear | dirigíveis | machine learning | Robótica móvel | Robótica

Resumo

Este documento apresenta uma proposta de um ano de programa sabático do Prof. Dr. Ely Carneiro de Paiva (FEM-Unicamp) na École Polytechnique Montréal, Canadá, visando o desenvolvimento de um controlador de vôo não linear clássico, bem como um controlador de vôo por Redes Neurais para a tarefa de posicionamento preciso de um dirigível de carga pesada.Esta proposta está relacionada ao Projeto Temático Fapesp-CNPq "INSAC-INCT em Sistemas Autônomos Cooperativos Aplicados" (Fapesp 2014/50851-0 e CNPq 465755/2014-3), que é uma pesquisa multi-institucional e multidisciplinar em Robótica Móvel, conduzido pela EESC-USP, reunindo mais de 10 universidades e centros de pesquisa, incluindo o Instituto Superior Técnico (IST) de Lisboa, Portugal.Pelo lado canadense, esta proposta está inserida no projeto trienal denominado "ENVIA - Ambiente de simulação para veículos dirigidos por IA", conduzido pela Polytechnique Montréal em parceria com as empresas Flying Whales e Thales, financiado pelo CRIAQ - Consórcio para Pesquisa e Inovação Aeroespacial do Québec.Esta proposta tem dois objetivos principais. O primeiro é projetar um Controlador por Inversão Dinâmica Incremental com operação segura garantida para o controle automático do posicionamento de um dirigível sobre um alvo terrestre. O segundo é usar este controlador não linear para treinar uma rede neural por meio de aprendizado por reforço (RL) visando aumentar a robustez do sistema no posicionamento preciso contra fortes distúrbios do vento.O trabalho será desenvolvido na Polytechnique Montréal, Quebec, Canadá, onde se pretende aproveitar a experiência do Prof. Dr. Giovanni Beltrame e de seu grupo nas temáticas de Percepção e Inteligência Artificial (principalmente em Aprendizagem por Reforço). O proponente terá acesso à infraestrutura exclusiva do laboratório MIST Lab que já desenvolveu inúmeras tecnologias para controle multirrobô, navegação e localização, incluindo metodologias baseadas em aprendizagem, com parceiros da indústria e grandes universidades americanas, como MIT e Stanford.Ambos os grupos de pesquisa se beneficiarão deste projeto de cooperação. A Polytechnique pode se beneficiar de nossa experiência de 20 anos em modelagem, simulação, e controle de dirigíveis usando controle clássico, enquanto que nós podemos tirar proveito de seus conhecimentos em Percepção e Inteligência Artificial para introduzir o aprendizado de máquina - um tema na fronteira da ciência hoje em dia - em nossos projetos de robótica móvel. É importante dizer que não temos nenhum pesquisador/professor com expertise em Controle Inteligente em nosso corpo docente (FEM-Unicamp) neste momento.Além disso, os resultados obtidos não ficarão restritos ao caso do dirigível robótico. eles serão estendidos a outros tipos de UAVs como os "drones" ou quadricópteros (tema de investigação de nossos parceiros do Projeto Temático), que fazem voo pairado sobre um alvo no chão, e são sensíveis ao vento e turbulência. O desenvolvimento deste controlador de posicionamento de alta precisão irá ajudar a fortalecer outras importantes pesquisas na área de Robótica Aérea no Brasil.

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