P4. Coordenação de robôs móveis pesados e aéreos heterogêneos em ambientes externos

Robótica cooperativa é o campo dedicado ao estudo de técnicas que permitem que os robôs em uma equipe cooperem entre si e com os seres humanos, a fim de executar uma determinada tarefa. Para uma grande variedade de tarefas, sistemas robóticos cooperativos fornecem soluções que não poderiam ser obtidas por um único robô. Além disso, mesmo em situações em que um único robô poderoso poderia ser usado, a utilização de equipes de robôs pode ser mais barato, mais confiável, mais tolerante a falhas e mais flexível.

Controle de grupos de robôs têm sido um desafio, e soluções para problemas diferentes foram propostas por diferentes grupos de pesquisa: Controle de formação [84], coordenação [65, 59], problemas de comunicação [57], etc. O tamanho do grupo é um fator crucial que determina a abordagem mais adequada a ser usada. Basicamente, a maioria das abordagens podem ser categorizadas em abordagens centralizadas ou descentralizadas. Abordagens centralizadas supõe a existência de uma entidade central que é capaz de planejar ações para cada robô e também obter informações de todo o grupo a fim de realizar a tarefa necessária de uma forma otimizada. Embora tais abordagens, em geral, garantam a integralidade da tarefa, elas não podem se adaptar a grandes grupos de robôs, devido a limitações computacionais. Por outro lado, as abordagens descentralizadas podem utilizar uma estratégia de dividir e conquistar para fornecer soluções mais escaláveis. Na verdade, as abordagens descentralizadas defendem que cada robô deve ser responsável pelo planejamento de suas próprias ações com base apenas na informação local disponível.

Segundo [12], um sistema composto de um grupo de robôs que detectam a sua própria posição, trocam mensagens seguindo uma topologia de comunicação, um processo de informação, e controlam seu movimento é chamado de rede robótica. Neste projeto pretende-se desenvolver estratégias descentralizadas para coordenar redes robóticas para resolver diferentes tarefas. Este projeto terá foco tanto na validação teórica e experimental dos esquemas propostos. Desta forma, as provas de convergência, estabilidade, etc, serão realizadas para fornecer garantias teóricas das abordagens propostas. Além disso, os experimentos com plataformas robóticas reais serão executados para validar as abordagens em cenários reais, uma vez que vários fenômenos do mundo real, tais como a dinâmica do robô, restrições mecânicas, saturação da entrada de controle, ruído, etc, são comumente ignoradas durante o desenvolvimento teórico. Além disso, de acordo com [53], as diferenças entre os modelos e cenários do mundo real que podem não ser relevantes para o controle de um único robô pode ter grande impacto no controle multi-robô, devido ao grande número de robôs, interações entre robôs e os efeitos do controle assíncrono e distribuído, sensoriamento e atuação. A infra-estrutura em construção na UFMG será usado para executar os experimentos.

Nas subseções seguintes, são dados detalhes de algumas das tarefas que serão abordadas neste projeto. Embora estas são tarefas de grande interesse, neste momento, deve-se esclarecer que este projeto não se limita a elas uma vez que outras tarefas robóticas também podem atrair o interesse deste grupo quando o projeto começar e nos anos subsequentes.

Cobertura de fronteiras

Nosso grupo propôs um método para controlar um único robô para convergir para curvas fechadas variáveis no tempo em espaços n-dimensionais [34]. Esta abordagem é particularmente interessante para guiar veículos aéreos autônomos não tripulados de asa fixa uma vez que estes veículos não podem parar durante o vôo. A lei de controle proposta é baseada na definição de um campo vetorial artificial contínuo para que a curva-alvo defina um ciclo limite [81] que atrai o sistema. Outros autores também propuseram o uso de ciclos limites para controlar seus robôs [87, 70, 72, 30]. No entanto, nenhum desses trabalhos abordou o problema de curvas que variam no tempo em espaços n-dimensionais. Motivado pelo nosso trabalho anterior [34] novas extensões para considerar vários robôs estão sendo investigadas. Os resultados recentes foram publicados em [33, 32, 48, 35, 43] e [65]. Neste projeto se dará continuidade a essa investigação para abordar algumas das questões que ainda não foram resolvidas, como por exemplo, modelos robóticos mais complexos, curvas de destino mais gerais, sistemas incertos, etc.

Cobertura de área e volume

Os autores de [18] apresentam uma abordagem distribuída e assíncrona para implantação ótima de uma rede robótica uniforme em uma tarefa de cobertura. Cada agente (robô) segue uma lei de controle, que é um algoritmo de gradiente descendente que minimiza o funcional que codifica a qualidade da implantação. Além disso, esta lei de controle depende apenas da informação de posição do robô e de seus vizinhos imediatos. Vizinhos são definidos como sendo os robôs que estão localizados na células de Voronoi vizinhas. Além disso, essas leis de controle são calculados sem a necessidade de sincronização global. O funcional também usa a função densidade de distribuição que pesa pontos ou áreas no ambiente que são mais importantes que outras. Assim, é possível especificar as áreas em que é necessária uma maior densidade de agentes. Isto é importante se os eventos ocorrem no ambiente com probabilidades diferentes em diferentes pontos. Além disso, esta técnica é adaptável, devido à sua capacidade de lidar com ambientes que mudam, tarefas e topologia da rede.

Diferentes extensões da estrutura concebida em [18] têm sido propostas na literatura. Em [17] o problema de interação com alcance limitado entre os agentes foi abordado. Modelos de sensores anisotrópicos foram incorporados em [36] e [46]. O problema de aprendizado online da função de densidade de distribuição enquanto se move em direção aos locais ótimos foi abordados em [73]. Em [45], os autores consideraram a implantação de monociclos, incorporando ferramentas de modelagem de sistemas híbridos. O problema de se considerar funções de densidade de distribuição variáveis no tempo foi estudado em [66] para resolver uma tarefa de cobertura simultânea e rastreamento de intrusos.

Implantação em ambientes não-convexos foi considerado em [11] e [14].Outro trabalho, [37], considerada ambientes não-convexas no contexto específico de exploração. O nosso grupo também criou extensões para considerar ambientes não-convexos; por exemplo, em [64], outras duas extensões também são propostas: robôs com diferentes capacidades, permitindo, por exemplo, veículos aéreos e terrestres para colaborar e robôs (não pontuais) de tamanho finito que permitem a implementação de sistemas robóticos reais.

Neste projeto, pretende-se ampliar ainda mais essa estrutura para superar algumas de suas limitações atuais.

Manipulação cooperativa de multi-agentes heterogêneos

Quando os seres humanos e robôs trabalham lado a lado, situações de interação física surgem naturalmente no contexto da manipulação cooperativa. Por exemplo, os seres humanos e robôs podem fazer um esforço conjunto, a fim de transportar cargas pesadas e executar tarefas complexas de montagem. No entanto, na manipulação cooperativa a interação física entre agentes diferentes provoca pressões internas no objeto manipulado, e tipicamente um sistema de controle de força tem de ser utilizado, a fim de minimizar estas forças. Além disso, alguns robôs são altamente redundantes (por exemplo, manipuladores móveis e humanóides), o que coloca alguns outros desafios em termos de modelagem e controle de todo o sistema.

Além disso, os esquemas de controle centralizados tendem a ser inviáveis devido aos altos requisitos computacionais, motivando, assim, o uso de abordagens descentralizadas. Neste tópico de pesquisa pretende-se desenvolver um novo método para a obtenção dos modelos de cinemática direta e inversa de sistemas multi-braço. Este método, baseado no espaço de tarefa dual cooperativo, descreve a coordenação/cooperação de um multi-braço por meio de duas variáveis: as variáveis relativas, que caracterizam a configuração geométrica entre os agentes envolvidos na cooperação; e a variável absoluta, que descreve a configuração de um sistema de coordenadas — normalmente localizados no objeto manipulado — que depende da configuração global do sistema [3, 29, 2, 1]. A fim de minimizar as forças internas, serão desenvolvidos controladores de força locais. Além disso, considerando-se que o sistema desenvolvido irá envolver um grande número de agentes, é importante ter leis de controle de distribuídas, de forma que cada robô calcula suas ações com base em informações locais fornecidos pelos seus sensores ou por meio da troca de comunicação. Portanto, o objetivo desta linha de pesquisa é usar protocolos de consenso que permitem a descentralização dos controladores cooperativos de manipulação desenvolvidos, onde cada ação do agente é baseada em informações sobre os estados de apenas um subconjunto de agentes (vizinhos). Além disso, pretende-se estudar o caso em que a troca de informações entre os agentes que executam a manipulação cooperativa não pode acontecer instantaneamente devido às características dos canais de comunicação disponíveis e também devido à imprevisibilidade humana.

Comunicação efetiva em redes de robôs

Para realizar as tarefas acima, os robôs devem comunicar de forma eficaz. A quarta frente de pesquisa em sistemas autônomos cooperativos estará focada na questão da comunicação entre os nós da rede robótica. Como a comunicação de rádio está sujeita a falhas devido a interferência e desvanecimento, mensagens trocadas por robôs podem muitas vezes ser perdidas. Isso se traduz em uma degradação do desempenho da rede robótica, pois informação crítica necessária para o processo de decisão está atrasada ou perdida permanentemente. Duas soluções para este problema são exploradas. A primeira solução é projetar controladores que são robustos a essas falhas para uma determinada rede [39]. A segunda é o projeto de protocolos de comunicação que procuram melhorar o desempenho de uma determinada estratégia de controle [40].

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