Dissertação
Probabilistic Roadmaps for Aircraft 4D Path Planning EVALUATED
As entidades responsáveis pela Gestão de Tráfego Aéreo (ATM) em todo o mundo estão integrando procedimentos inovadores para lidar com o constante aumento de tráfego aéreo. Novas tecnologias como "System Wide Information Management" (SWIM) visam melhorar os níveis de eficiência e segurança das operações e, simultaneamente, reduzir custos e emissões. O programa SWIM disponibiliza, num formato compreensível por máquinas, uma enorme quantidade de informação sobre aviação, que não é totalmente explorável por seres humanos. Para aproveitar ao máximo a informação de aviação como dados de voo, de espaços aéreos, de aeródromos e de manutenção, está a ser desenvolvido um sistema de piloto automático inteligente (SAFCS) que controla, analisa, planeia e executa, continuamente, missões aéreas. O SAFCS apoia a tomada de decisão pelo piloto sugerindo rotas calculadas por algoritmos de planeamento de caminho. O Mapa Probabilístico (PRM) é um algoritmo de planeamento de caminho particularmente eficiente para problemas de alta dimensão e várias consultas. Primeiro, cria um gráfico por amostragem do ambiente de planeamento e depois recorre a um algoritmo de busca para encontrar um caminho. Nas últimas duas décadas, o PRM tem sido alvo de vários documentos de pesquisa, alguns dos quais o expandem para incluir características qualquer-momento, dinâmicas e tempo-real. Nesta tese, a estrutura do SAFCS e a integração da família de planeamento PRM são meticulosamente discutidas. Razões sólidas são fornecidas para as mudanças introduzidas relativamente aos algoritmos originais. Por fim, o desempenho dos planeadores é avaliado e as conclusões retiradas a partir dos resultados são apresentadas.
abril 4, 2019, 10:0
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