Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2010 / Made available in DSpace on 2012-10-25T04:15:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1
279646.pdf: 1165986 bytes, checksum: d48b72a211e2a9aae500fa1920fd1754 (MD5) / As pesquisas em robótica móvel visam o estudo e o desenvolvimento de máquinas capazes de se locomover de forma autônoma ou semi-autônoma. Quando a locomoção se dá em ambientes ruidosos, não controlados ou desconhecidos, é necessário que o sistema de controle seja flexível para permitir a auto-adaptação, conforme se dá a interação do robô com o ambiente. Para tornar o sistema de controle de um robô móvel mais adaptável é necessário utilizar alguma técnica de aprendizado que permita que o sistema se modifique ao longo de sua execução. A robótica evolucionária objetiva o desenvolvimento de sistemas de controle adaptativos baseados em técnicas da computação evolucionária. A evolução embarcada faz com que o processo evolucionário ocorra sobre uma população de robôs móveis, isto é, acontece entre os indivíduos que fazem parte da população de robôs. Neste trabalho é apresentado o algoritmo da xPGD, uma Extensão do algoritmo da Programação Genética Distribuída, capaz de suportar a evolução do sistema de controle de uma população de robôs móveis. Também é apresentado o Sistema de Execução, Gerenciamento e Supervisão da xPGD (SEGS). Para avaliar o algoritmo da xPGD foram realizados três experimentos em ambientes simulados, que são: navegação livre de colisões, forageamento e empurrar uma caixa. A xPGD e o SEGS possuem, respectivamente, as seguintes características: i) estende o algoritmo da programação genética distribuída para suportar a evolução em uma população de robôs; ii) o processo evolucionário acontece de forma assíncrona entre os robôs da população; iii) é tolerante a falhas, pois permite a continuação do processo evolucionário mesmo que só reste um único robô na população de robôs; iv) guarda informações sobre os indivíduos mais aptos em memória; v) possui um ambiente de execução e gerenciamento independente do processo evolucionário.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/93876 |
| Date | 25 October 2012 |
| Creators | Perez, Anderson Luiz Fernandes |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Bittencourt, Guilherme, Roisenberg, Mauro |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | xviii, 97 p.| il., grafs., tabs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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