Universidade Federal de Pernambuco CIn – Centro de Informática

Coordenação de Pós-Graduação

Tema para Pré-Projeto de Mestrado Área: Inteligência Computacional

Título: Controle Auto-Organizável para Sistemas Dinâmicos Proponente: Aluizio F. R. Araújo (aluizioa@cin.ufpe.br) Descrição

A Inteligência Computacional tem sido empregada na robótica para buscar maneiras de prover autonomia para robôs, isto é, ao estarem em atividade em um ambiente, os robôs devem poder capturar dados deste meio ambiente e atuar sobre o mesmo. A captura e a codificação de dados envolvem exploração do ambiente pelo robô o mapeamento de objetivos em ações. Esta linha de pesquisa já encontrou meios de produzir mapeamentos precisos a pa rtir de robôs para ambientes estáticos, estruturados e de tamanho limitado. Ainda é um desafio a obtenção de um mapeamento para ambientes desestruturados, dinâmicos e de grande escala (Thrun, 2002)

Para planejamento e construção e trajetórias, foi proposto (Benante & Araújo, 2007) um modelo que autonomamente cria uma trajetória de estados de um estado inicial para outro final de acordo com um ou mais critérios de otimalidade. Este modelo, chamado de STRAGEN, trabalha em malhar aberta, não utilizando quaisquer sinais realimentados do ambiente para corrigir possíveis distorções. Pode -se ainda salientar que mapas auto-organizáveis têm sido usados para sistemas de controle robóticos (Barreto ET al., 2002).

Gerar trajetórias com o STRAGEN é simples e ao mesmo tempo independente da aplicação, contudo, não há controle sobre a qualidade da trajetória efetivamente praticada. Este projeto busca inserir um sistema de controle para o STRAGEN de modo a possibilitar o rastreamento de trajetórias. A formalização do modelo é também um dos objetivos deste tema.

Referências Bibliográficas

1. Barreto, G. de A., Araújo, A. F. R., Dücker, C. H. G., & Ritter, H. (2002). A distributed robotic control system based on a temporal self-organizing neural network. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics Part C: Applications and Reviews, vol. 32, n o 04, pp. 347-357,

2. Benante, R. C. & Araújo, A. F. R. (2007). Self-organizing Maps to generate state trajectories of manipulators. Proceedings of the 2007 IEEE International Congress on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2007), Monteral, Quebec, Canada.

3. Thrun, S. (2002). Robotic mapping: A survey. School of Computer Science Carnegie Mellon University.