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Previous issue date: 2015-03-20 / FAPEAM - Fundação de Amparo á Pesquisa do Estado do Amazonas / Planning a trajectory that consider limitations of aircraft maneuvers is
an important feature of any Mission Planner. The complexity increases
in the presence of multiple aircraft and scenarios with multiple targets. The problem
how to decide the number of aircraft launched in order to efficiently cover all
necessary points creates an interesting problem to be studied. Runtime
mission, resources, and the number of vehicles to be launched are all minimized the
Same time. The problem then becomes increasingly critical, when the scenario
mission does not allow the aircraft back off or re-plan the path, and the flight plan onboard
on autopilot Air Vehicle Unmanned (UAV) probably
It will be the last in the case of failure. One of these application scenarios is monitoring both
air of a region not explored the Amazon rainforest. The extent of forest,
the complete lack of access to its interior and uniform standards of treetops
define a mission without success usually means total loss of equipment.
In such situations, careful planning for each vehicle is a factor
critical to the overall success of the mission. A common problem is to consider limitations
side manobas when the route is planned. Although a human pilot
can act to radically change the direction of the path, when we consider
UAVs, limiting abrupt actions is recommended because without it you can add a
instability in both the laterals and longitudinal controls.
Therefore, when planning the trajectory, it is desirable that the points that define consectivos
a curve with acceptable angles, and acceptance related to the dynamics of
aircraft. Another common problem is how to balance the mission runtime
Large areas squadron in hazardous areas. This paper presents an approach
based on Genetic Algorithms (GA) to solve the routing problem
Vehicle (PRV) for multiple UAVs conducting a monitoring mission
multiple points in a formulation bi criteria: minimize the amount vehicles
air, while the mission time is minimized. / O planejamento de uma trajetória que considere limitações de manobras da aeronave é
uma característica importante de qualquer Planejador de Missão. A complexidade aumenta
na presença de múltiplas aeronaves e cenários com múltiplos alvos. O problema
em como decidir o número de aeronaves lançadas afim de cobrir eficientemente todos os
pontos necessários cria um problema interessante para ser estudado. Tempo de execução
da missão, recursos, e o número de veículos a ser lançados são todos minimizados ao
mesmo tempo. O problema então torna-se cada vez mais crítico, quando o cenário da
missão não permite que a aeronave recue ou re-planeje a trajetória, e o plano de voo embarcado
no piloto automático do Veículo Aéreo Não-Tripulado (VANT)provavelmente
será o último no caso de falha. Um destes cenários de aplicação é o monitoriamento
aéreo de uma região não explorada da Floresta Amazônica. A extensão da floresta,
a completa falta de acesso ao seu interior e padrões uniformes da copa das árvores
definem que uma missão sem sucesso, significa geralmente a perda total do equipamento.
Em tais situações, um planejamento cuidadoso para cada veículos é um fator
crítico para o sucesso total da missão. Um problema comum é considerar limitações
de manobas laterais quando a rota está sendo planejada. Embora um piloto humano
possa agir de forma a trocar radicalmente a direção da trajetória, quando consideramos
VANTs, é recomendável a limitação de ações bruscas, pois sem isto pode adicionar uma
instabilidade em ambos os controles laterias e longitudinais.
Portanto, ao planejar a trajetória, é desejável que os pontos consectivos que definem
uma curva com ângulos aceitáveis,sendo aceitação relacionada com a dinâmica da
aeronave. Outro problema comum é como balancear o tempo de execução da missão em
grandes aréas a esquadrilha em aréas perigosas. Este trabalho apresenta um abordagem
baseada em Algoritmos Genéticos (AG) para resolver o Problema de Roteamento
de Veículos( PRV) para multiplos VANTs realizando uma missão de monitoramento de
múltiplos pontos, em uma formulação bi critério: minimizar a quantidade veículos no
ar, enquanto o tempo de missão é minimizado.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:http://localhost:tede/5038 |
| Date | 20 March 2015 |
| Creators | Freitas, Emory Raphael Viana |
| Contributors | Carvalho, José Reginaldo Hughes |
| Publisher | Universidade Federal do Amazonas, Programa de Pós-graduação em Informática, UFAM, Brasil, Instituto de Computação |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM, instname:Universidade Federal do Amazonas, instacron:UFAM |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -312656415484870643, 600, 500, 1052477850274827528 |
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