Dissertação

{en_GB=Motion Planning for Cooperative Autonomous Robots using Optimization Tools} {} EVALUATED

{pt=A nível mundial, existe um aumento no interesse da execução de missões de complexidade crescentemente elevada que envolvem a utilização de vários veículos autónomos cooperativos sem supervisão constante de operadores humanos. Um fator chave para a execução de tais missões é a disponibilidade de métodos avançados para o planeamento de movimento cooperativo que leva explicitamente em conta restrições temporais e espaciais, limitações intrínsecas do veículo e requisitos de minimização de energia. Motivadas pelas tendências atuais nesta área de pesquisa, as técnicas de planeamento de movimento aqui estudadas têm a tarefa de encontrar trajetórias viáveis e seguras para um grupo de veículos de modo a que atinjam vários pontos-alvo ao mesmo tempo (chamados "problemas de chegada simultânea") evitando colisões entre veículos, bem como entre veículos e obstáculos, tendo em conta restrições na energia consumida. Aqui, o problema de planeamento do movimento é formulado como um problema de controlo ótimo em tempo contínuo. Diferentes métodos numéricos diretos que aproximam variáveis de forma discreta são explorados com base em polinómios de Bernstein. Estes polinómios possuem propriedades convenientes que permitem o cálculo eficiente e aplicação de restrições ao longo das trajetórias dos veículos, como velocidade máxima, taxas angulares, distância mínima entre as trajetórias, bem como a distância mínima entre os veículos e obstáculos. Serão avaliadas diferentes ferramentas matemáticas para calcular custos e viabilidade. Por último, são apresentados resultados de simulações que mostram a eficácia do algoritmo completo para números específicos de veículos e diferentes restrições., en=Worldwide, there has been growing interest in the execution of missions of increasing complexity involving the use of several autonomous vehicles acting cooperatively without the constant supervision of human operators. A key enabling factor for the execution of such missions is the availability of advanced methods for cooperative motion planning that take explicitly into account temporal and spatial constraints, intrinsic vehicle limitations and energy minimization requirements. Motivated by the current trends in this area of research, the motion planning techniques studied here are tasked with finding feasible and safe trajectories for a group of vehicles such that they reach a number of target points at the same time (the so-called "simultaneous arrival problem") and avoid inter-vehicle as well as vehicle/obstacle collisions, subject to the constraint that the overall energy required for vehicle motion is minimized. Here, the motion planning problem is formulated as a continuous-time optimal control problem. Different numerical Direct Methods that approximate its solutions in a discretized setting are explored with a focus on Bernstein polynomials. These polynomials possess convenient properties that allow for efficient computation and enforcement of constraints along the vehicles’ trajectories, such as maximum speed, angular rates, and the minimum distance between trajectories along with the minimum distance between the vehicles and known obstacles. Different mathematical tools to calculate cost and feasibility are evaluated. Finally, the results of simulations aimed at showing the efficacy of the complete motion planning algorithm developed for specific numbers of vehicles and different constraints are presented.}
{pt=Planeamento, Veículos Autonomos Cooperativos, Optimização, Curvas de Bézier, Sistemas Differentially Flat, en=Motion Planning, Cooperative Autonomous Vehicles, optimization, Bézier curves, Differentially Flat systems}

Fevereiro 10, 2021, 12:0

Orientação

ORIENTADOR

António Manuel dos Santos Pascoal

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)Alterar, Remover

Professor Aposentado