O problema de geração e otimização de trajetórias para veículos marítimos tem atraído a atenção tanto da indústria como do setor de investigação. Na indústria, a motivação é a redução dos tempos de viagem e custos de combustível, com atenção especial para rotas longas. Neste contexto, resultados da área de roteamento de navios mostram que a poupança de combustível obtida pelos algoritmos existentes é fortemente afetada por padrões existentes nas correntes oceânicas. No setor de investigação, a maior parte da atenção está na geração de trajetórias para veículos não tripulados ou autónomos com aplicações militares e/ou científicas. Neste caso os tempos de missão são tipicamente mais curtos, assim como as distâncias, mas a magnitude das correntes é maior e estas variam em escalas temporais mais curtas. Por estas razões existe a necessidade de desenvolvimento de algoritmos de planeamento que sejam capazes de integrar dados provenientes de modelos do oceano com resoluções espaciais e temporais altas. Adicionalmente, o aumento da complexidade dos requisitos das missões com veículos marítimos autónomos implica que os métodos de planeamento terão de ser capazes de ter em conta restrições de coordenação espaciais e temporais que surgem em cenários como operações em zonas com correntes de maré.Nesta dissertação propomos um método de geração de trajetórias para veículos marítimos não tripulados baseado em programação dinâmica. A aplicação de métodos de programação dinâmica converte um problema de controlo ótimo no problema de resolução de uma equação às derivadas parciais não-linear de primeira ordem. Dados provenientes de modelos do oceano podem ser integrados de forma natural na resolução numérica dessa equação. Uma vez que a programação dinâmica é aplicável a sistemas dinâmicos com estados discretos e contínuos, o método é extensível a problemas que envolvam restrições baseadas em lógica.Apresentamos exemplos de cenários de missões reais usando dados de um modelo do estuário do Sado em Portugal. Simulações software-in-the-loop usando a LSTS toolchain validam a aplicabilidade da abordagem na prática. / Trajectory generation and optimization for ocean vehicles has attracted considerable attention from both the research community and the industry. In the industry, the motivation is the reduction of shipping times and fuel costs, and the focus is on large distance routes.In this context, research on ship routing algorithms has shown that the fuel savings attained by such algorithms can be strongly affected by specific patterns present in the ocean currents. In the research community, the focus is on trajectory generation for unmanned or autonomous marine craft with military and/or scientific applications. Here the mission times and distances are typically much shorter, but ocean current magnitudes are greater and vary on smaller time scales. As such there is pressing need for mission planning algorithms which can incorporate data from high temporal-spatial resolution ocean models.As mission requirements become more complex, planning methods must also be able to take into account spatial and temporal constraints which arise in scenarios such as multi-stage operations in areas with tidal-driven currents.We propose a method for trajectory generation for unmanned marine vehicles based on dynamic programming. The application of dynamic programming techniques converts an optimal control problem to the problem of solving a first-order nonlinear partial differential equation, and data from ocean models is naturally integrated when solving the equation numerically. Since dynamic programming can be applied to dynamical systems with both discrete and continuous states, the method is extensible to problems involving logic-based constraints.We present examples of real-life mission scenarios using data from an ocean model of the Sado river in Portugal. Software-in-the-loop simulations using the LSTS toolchain validate the practical applicability of the approach.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:up.pt/oai:repositorio-aberto.up.pt:10216/121246 |
| Date | 19 July 2019 |
| Creators | Miguel Campos Pinto Coelho Aguiar |
| Contributors | Faculdade de Engenharia |
| Source Sets | Universidade do Porto |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | Dissertação |
| Format | application/pdf |
| Rights | openAccess, https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ |
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