Dissertação

{pt_PT=Patrolling and target tracking using cooperative artificial agents} {} EVALUATED

{pt=Os últimos avanços tecnológicos têm impulsionado a ambição humana em relação à inteligência artificial cooperativa. Em particular, cada vez mais, somos testemunhas de tentativas para construir equipas de agentes que procurem um comportamento inteligente. Uma das áreas relacionadas com este campo é a colocação de uma rede de agentes e as rotas que devem seguir de forma a monitorizar todas as actividades numa determinada região. Esta tese utiliza um conjunto de sensores com limites em alcance e velocidade para dar resposta a três missões: Cobertura de Área, Patrulha, e Seguimento de Alvos. Uma nova extensão do algoritmo de Lloyd para o k-means, k-disks, que utiliza a distância a bolas, permite encontrar uma estratégia de cobertura de um conjunto de pontos âncora numa abordagem de optimização que garante uma taxa óptima de cobertura baseada em optimização alternada. A Cobertura da Área utiliza o algoritmo k-disks e a inicialização k-means++. O conceito de massa para os pontos âncora permite determinar o percurso para Patrulha e Seguimento de Alvos, onde o objectivo é manter valores constantes para as massas. A abordagem é robusta e permite resolver problemas em áreas de quaisquer dimensões e formas desde que se tenha uma definição rigorosa dos pontos âncora. O algoritmo é autonomo e permite alternar entre as missões sem qualquer configuração específica., en=The latest technological strides have been boosting the human ambition towards cooperative artificial intelligence. In particular, we increasingly witness large efforts for building teams of artificial agents behaving in an intelligent way. One of the research questions under this scope is the deployment of a network of agents and the coordination of their paths in order to efficiently monitor all activities within a region of interest. This thesis uses a set of sensors with limited sensing range and speed to address three missions: Area Coverage, Patrolling, and Target Tracking and Escorting. A novel extension of Lloyd’s k-means algorithm, termed k-disks, uses the distance to balls and allows to find a covering strategy of a set of Anchor Points in an optimization based approach based on alternating minimization. The Area Coverage mission is performed using k-disks, our proposed extension and k-means++ initialization algorithm. The concept of masses for the Anchor Points allows to plan a path for the missions, where the objective is to keep constant mass values. Our approach is robust and applicable to problems in regions of any dimension and shape, depending on the definition of the Anchor Points. The algorithm is able to run autonomously and to effortlessly change its mission from Patrolling to Target Tracking and Escorting.}
{pt=k-means, Cobertura de Área, Patrulha, Seguimento de Alvos, en=k-means, Area Coverage, Patrolling, Target Tracking and Escorting}

Novembro 12, 2018, 14:0

Orientação

ORIENTADOR

João Pedro Castilho Pereira Santos Gomes

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Cláudia Alexandra Magalhães Soares

Polo IST-ISR (CC. 1601)