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simublimp – uma contribuição ao desenvolvimento de algoritmos

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1. Objeto Posi o X Y Z Rota o graus Fator de Escala Car 200 190 0 9 0 0 04 Car 210 190 0 9 0 0 04 Car 220 190 0 9 0 0 04 Car 180 180 0 9 0 0 04 Car 190 180 0 9 0 0 04 Car 200 180 0 9 0 0 04 Car 210 180 0 9 0 0 04 Car 220 180 0 9 0 0 04 Car 10 21 0 9 90 0 04 Car 60 21 0 9 90 0 04 Mansion 100 100 5 0 0 04 Mansion 130 50 5 0 0 04 Mansion 130 80 5 0 0 04 Mansion 130 110 5 0 0 04 Mansion 130 140 5 0 0 04 Mansion 135 170 5 0 0 04 Mansion 135 200 5 0 0 04 Mansion 90 110 5 90 0 04 Mansion 135 90 5 0 0 04 Mountain House 150 150 5 5 90 1 00 Mountain House 40 115 5 5 0 1 00 Mountain House 0 145 5 5 0 1 00 Mountain House 40 145 5 5 0 1 00 Mountain House 90 80 5 5 0 1 00 Oil Tank 150 100 2 9 0 0 25 Oil Tank 150 80 2 9 0 0 25 Oil Tank 190 150 2 9 0 0 25 Oil Tank 210 150 2 9 0 0 25 Pub 135 120 3 7 0 0 05 Pub 45 5 3 7 0 0 05 Pub 130 240 3 7 0 0 05 Square Shopping 120 150 3 90 0 02 Square Shopping 130 150 3 90 0 02 Stadium Football 225 370 23 11 0 02 Tree 120 45 7 5 0 0 05 Tree 120 55 7 5 0 0 05 Tree 120 65 7 5 0 0 05 Tree 120 75 7 5 0 0 05 Tree 120 85 7 5 0 0 05 Tree 120 95 7 5 0 0 05 Tree 120 105 7 5 0 0 05 Tree 120 115 7 5 0 0 05 Tree 120 125
2. Qtde Dirig veis Resolu o Quadros Segundo 1 320 x 240 22 0 1 640 x 480 20 6 1 800 x 600 20 0 1 1024 x 768 19 0 1 1280 x 1024 18 0 3 320 x 240 2155 3 640 x 480 20 0 3 800 x 600 19 5 3 1024 x 768 18 5 3 1280 x 1024 18 0 5 320 x 240 21 3 5 640 x 480 20 0 5 800 x 600 19 5 5 1024 x 768 18 5 5 1280 x 1024 18 0 10 320 x 240 20 0 10 640 x 480 19 3 10 800 x 600 19 0 10 1024 x 768 18 5 10 1280 x 1024 18 0 Toda a an lise de desempenho da parte gr fica foi feita em um computador com processador Intel Pentium IV de 3 06Ghz com 2Gb de mem ria RAM e placa de v deo ASUS com chipset ATI 9800 XT e 256Mb de mem ria dedicada rodando o sistema operacional Microsoft Windows XP Professional SP2 Isso mostra que mesmo em um computador de configura o modesta para aplica es gr ficas poss vel executar o simulador com um bom desempenho Apesar de o desempenho gr fico ser crucial para a utiliza o do simulador o desempenho do mecanismo de acesso remoto tamb m o Neste sentido a subse o seguinte apresenta uma an lise de desempenho de uma aplica o cliente acessando o simulador como um servidor de simula o utilizando comunica o via soquetes sob diferentes meios de comunica o de dados 134 FIG 5 33 Ambiente de mar aberto com tr s dirig veis pairando FIG 5 34 Mapa de relevo esquerda e textura direita do ambiente de mar aberto 5 5 2 AVALIACAO DE DESEM
3. 114 5 17 Janela de configura o dos propulsores de g ndola do dirig vel 115 5 18 Diferentes configura es para os propulsores de g ndola i 116 FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG 5 19 Janela de configura o dos lemes de cauda do dirigivel cece ceeeeseeeseeeteees 117 5 20 Diferentes configura es dos lemes de cauda do dirig vel 117 5 21 Janela de configura o do propulsor de cauda do dirig vel s 118 5 22 Diferentes configura es do propulsor de cauda do dirig vel 118 5 23 Janela de configura o dos equipamentos embarcados do dirig vel 119 5 24 Janela de cria o do dirigivel aaa ba Ga Us an dae quIsda 120 5 25 Ambiente urbano com 3 dirig veis sobrevoando as ruas 125 5 26 Texturas usadas no ambiente de simula o urbano da FIG 5 25 126 5 27 Imagem do est dio obtida a partir da c mera embarcada no dirig vel 128 5 28 Vis o a rea do ambiente urbano criado a partir da TAB 5 1 129 5 29 Vis o a rea de um ambiente de floresta sobrevoado por 3 dirig veis 131 5 30 Mapa de relevo esquerda e textura direita do ambiente de floresta 131 5 31 Regi o montanho
4. necess rio lan ar m o de t cnicas de Computa o Gr fica capazes de representar o rob e seu espa o de trabalho que na maioria das vezes consiste em um espa o tridimensional A pr xima subse o apresenta os conceitos b sicos da Computa o Gr fica e ainda os fundamentos da biblioteca gr fica OpenGL que consiste em uma API para renderiza o de imagens em duas e tr s dimens es 56 3 3 COMPUTACAO GRAFICA E OPENGL A computa o gr fica matem tica e arte A rela o entre luz tempo e movimento constitui a base desta que poderia ser classificada como uma arte tecnol gica Parece haver um consenso entre os pesquisadores de que o primeiro computador a possuir recursos gr ficos de visualiza o de dados num ricos foi o Whirlwind I desenvolvido pelo MIT em 1950 para fins militares Ap s alguns anos a d cada de 1990 marcou o amadurecimento da computa o gr fica com algumas imagens impressionantes como no filme Jurassic Park de 1993 A populariza o da computa o gr fica foi impulsionada com o surgimento da biblioteca gr fica OpenGL lan ada em 1992 e largamente utilizada at os dias de hoje Este cap tulo focado nos conceitos b sicos da Computa o Gr fica bem como nos fundamentos da biblioteca gr fica OpenGL 3 3 1 VIS O GERAL A computa o gr fica engloba quatro grandes subareas a s ntese de imagens a modelagem o processamento de imagens e a an lise de imagens A s ntese de
5. es externas 147 SimuBlimp Extension Path Finder Using Q Learning Algorithm Get Map Data from Simulation Server Decompose Map in Exact Cells om Position K VOTO i Blimp Index Animat Delay Target Height Hide Animation Best Path Steps Best Path Drect Changes E 9496729 Execute Best Path Found FIG 6 6 Sistema de determina o de caminhos com o algoritmo Q Learning A execu o do algoritmo O Learning para o mesmo ambiente da FIG 6 1 resultou em um caminho muito melhor do que o obtido pelo algoritmo A Como o algoritmo O Learning pode ter resultados ligeiramente diferentes a cada execu o a TAB 6 1 apresenta os resultados de uma s rie de 100 execu es para avaliar o desempenho do algoritmo TAB 6 1 Execu o do Q Learning sobre o ambiente da FIG 6 1 C lulas Mudan as de Dire o Ocorr ncia 80 14 2 80 17 1 80 19 1 79 11 2 79 12 6 79 13 5 79 14 12 79 15 18 79 16 17 79 17 13 79 18 10 79 19 7 79 20 6 148 Como mostrado na TAB 6 1 todas as execu es resultaram em caminhos melhores do que o obtido com o algoritmo A A tabela mostra que em apenas 2 das execu es o algoritmo obteve o caminho timo com 79 c lulas e 11 mudan as de dire o mas na maioria das vezes ou seja em 18 dos casos o algoritmo alcan ou um resultado pr ximo do timo com diferen a apenas na quantidade de mudan as de di
6. o ao eixo y e T unidades em rela o ao eixo z o que pode ser descrito como uma soma de dois vetores P x y z eT T T T resultando em P x y z ou seja P P T A opera o de transla o pode ser facilmente realizada usando o comando da OpenGL glTranslatef T Ty T onde Tx T e T s o os par metros que devem ser passados com os valores de transla o nos respectivos eixos coordenados x y e z Transforma o de Escala Para fazer com que uma imagem definida por um conjunto de pontos mude de tamanho ou de escala necess rio multiplicar os valores de suas coordenadas por um fator de escala No sistema 3D essa opera o pode ser representada na forma S 0 0 x y z x y z 0 S 0 fxs yS zS EQ 3 1 0 0 S Zz Vale lembrar que se o objeto n o estiver definido em rela o origem essa opera o de multiplica o de suas coordenadas por uma matriz tamb m far com que o objeto translade A opera o de escalonamento pode ser facilmente realizada usando o comando da OpenGL glScalef S Sy S2 onde Sy Sy e Sz s o os par metros que devem ser passados com os valores de escalonamento nos respectivos eixos coordenados x y e Z Transforma o de Rota o Se um ponto de coordenada x y distante r x da origem do sistema de coordenadas for rotacionado de um ngulo O em torno da origem suas coordenadas que antes eram definidas como x r cos y r senp passam a ser de
7. um valor escalar qo e v um vetor de tr s dimens es qxi Gy q k No contexto das rota es v representa a dire o para a qual o eixo de rota o aponta Para uma dada rota o 0 sobre um eixo arbitr rio representado pelo vetor unit rio u o quaterni o correspondente pode ser escrito da forma g cos 0 2 sin 0 2 u EQ 3 11 E facilmente vis vel que quando se trabalha com quaterni es para representar rota es lida se apenas com quatro vari veis em vez das nove das matrizes de rota o A maior parte dos trabalhos sobre simula o de corpos r gidos encontrados na literatura utiliza quaterni es para representar rota es 64 3 3 5 CONCEITOS COMPLEMENTARES Os conceitos apresentados a seguir complementam os que ja foram apresentados no intuito de facilitar a compreens o dos artif cios utilizados na constru o do simulador desenvolvido como parte deste trabalho Proje es Geom tricas Proje es permitem a visualiza o bidimensional de objetos tridimensionais Para gerar a imagem de um objeto 3D preciso converter as coordenadas 3D em coordenadas 2D que correspondam a uma vis o do objeto a partir de uma posi o espec fica Para isso devem ser considerados os seguintes elementos plano de proje o raio projetante e centro de proje o O plano de proje o a superf cie onde ser projetado o objeto ou seja onde ele ser representado em 2D Os raios de proje o s o as retas que p
8. Reston Virginia 1998 ISBN 13 978 1 563 47226 8 SEGAL M AKELEY K The OpenGL Graphics System A Specification Silicon Graphics Inc 2006 ASIN BOOO6RHZAA SIEGWART R NOURBAKHSH I R Introduction to Autonomous Mobile Robots The MIT Press Cambridge Massachusetts 2004 ISBN 13 978 0 262 19502 7 SINOPOLI B MICHELLM DONATO G KOO T J Vision Based Navigation for an Unmanned Aerial Vehicle Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics an Automation Seoul Korea May 2001 SOUSA J SIMSEK T VARAIYA P Task Planning and Execution for UAV Teams IEEE Conference on Decision and Control pp 3804 3810 Atlantis Paradise Island Bahamas 2004 162 SUTTON R BARTO A Reinforcement Learning An Introduction Mit Press Cambridge MA 1998 ISBN 13 978 0 262 19398 6 SWOKOWSKI E W C lculo com Geometria Anal tica Vol 1 2 Edi o Makron Books S o Paulo 1994 ISBN 85 346 0308 1 TALAY T A Introduction to the Aerodynamics of Flight NASA Washington D C 1975 ASIN BOOO6CMZD2 TIPLER P A MOSCA G Fisica Vol 1 5 Edi o LTC Rio de Janeiro 2006 ISBN 85 216 1462 4 UPSON R KLIKOFF W Application of Practical Hydrodynamics to Airship Design British Aeronautical Research Commitee Report and Memoranda No 405 1925 VARAIYA P Hierarchical Control of Semi Autonomous Teams Under Uncertainty University of California Final Report California USA 2004 V
9. ltimo termo e menor a influ ncia que ele exerce no valor da aproxima o Uma vez que At um n mero bem pequeno A bem menor assim como Af Af etc Ainda como esses valores aparecem no numerador A 2 etc cada termo sucessivo de maior ordem ser sucessivamente menor pois sera tamb m divido por algum valor Esse m todo possui um erro da ordem de AP SRLS B 8 4 5 FIG 5 4 Compara o do m todo de Euler com a solu o exata 101 A FIG 5 4 mostra um grafico comparativo do c lculo da posi o de um corpo de massa igual a 2 kg em fun o do tempo partindo do repouso sofrendo a aplica o de uma for a constante de 10 N O eixo horizontal mostra o intervalo de tempo em segundos e o eixo vertical mostra o deslocamento em metros Nesse caso usando um passo de simula o de 100 milissegundos o erro m dio para a varia o da posi o durante os 10 primeiros segundos foi de 1 68 Usando um passo de simula o de 10 milissegundos o erro cai para menos de 0 1 um erro toler vel para o tipo de simula o em quest o Outros m todos de integra o podem ser usados para simula es em tempo real e a maioria deles procura encontrar um ponto de equil brio entre precis o e desempenho Uma forma de reduzir o erro de truncamento e consequentemente aumentar a precis o da aproxima o pode ser obtida se forem considerados mais termos da s rie de Taylor Para isso os termos derivados d
10. necess ria a implementa o de um processo de matching ou de reconhecimento atrav s algum tipo de t cnica n o supervisionada como por exemplo algoritmos de an lise de cluster ou de mem ria associativa No Cap tulo 6 apresentado um sistema que estende o simulador para determinar o caminho m nimo entre dois pontos do ambiente de atua o do dirig vel O algoritmo cl ssico A da IA utilizado para ambientes estruturados e o algoritmo Q Learning utilizado para ambientes semi estruturados e desestruturados 3 5 CONSIDERA ES SOBRE O CAP TULO Nesse cap tulo foram apresentados alguns conceitos fundamentais para a compreens o dos problemas e solu es abordados pela disserta o N o cabe por m a elucida o de alguns conceitos b sicos geralmente de conhecimento comum s pessoas da rea de engenharia e computa o Os conceitos supracitados foram transcritos de forma adaptada s necessidades da disserta o podendo diferir sucintamente mas n o em sentido dos conceitos originais que serviram como fonte O cap tulo seguinte entra mais especificamente no tema da disserta o apresentando o modelo matem tico do dirig vel apresentado o modelo matem tico geral desenvolvido por GOMES e RAMOS 1998 bem como uma explica o mais detalhada de cada termo do modelo e as respectivas mudan as necess rias para o caso particular da abordagem do presente trabalho 77 4 O MODELO MATEM TICO DO DI
11. o de pol gonos requer bastante trabalho Uma forma de reduzir esse trabalho e facilitar a adi o de objetos est ticos ao ambiente virtual atrav s da importa o de objetos 3D criados em ferramentas de modelagem existentes no mercado Essas ferramentas geralmente oferecem muitos recursos al m de modelos pr existentes para cria o de novos objetos tridimensionais Dentre os principais softwares comerciais para modelagem 3D est o o 3D Studio Max o Maya e o Corel Bryce Algumas ferramentas gratuitas tamb m est o dispon veis como o Google Sketchup por m com menos recursos 10 A biblioteca OpenGL possui fun es que facilitam a importa o de arquivos contendo um objeto tridimensional desde que este arquivo esteja em um formato padr o geralmente com a extens o obj ou 3ds Outra quest o favor vel que a internet um grande reposit rio de objetos 3D gratuitos Encontra se desde avi es F 15 at castelos medievais Como um dos objetivos do simulador fornecer subs dios visuais para o desenvolvimento de algoritmos baseados em imagens a importa o de objetos tridimensionais uma fun o presente no simulador A FIG 5 12 mostra um ambiente fechado com alguns objetos est ticos importados para o ambiente a partir de arquivos de objetos 3D obtidos na internet FIG 5 12 Ambiente fechado com objetos 3D est ticos e um dirig vel 5 3 A OFICINA DE CONSTRU O DE DIRIG VEIS No simulador desenv
12. o do componente no SCL e o operador x corresponde ao produto vetorial HIBELER 2005 98 Como cada um dos componentes exerce individualmente for a e torque no dirigivel A for a total F e o torque total 7 s o obtidos atrav s da EQ 5 18 definida como EE GARE Se ale ee EQ 5 18 i l i l onde n a quantidade de componentes que comp e o dirigivel 7 o torque exercido pelo i simo componente F a for a que atua no i simo componente e F a for a da gravidade atuante no centro de gravidade do dirig vel Observando as equa es anteriores relacionadas ao c lculo das for as pode se notar que o vetor F estar no SCL Devido a isso para calcular a nova posi o do dirig vel no SCA preciso converter F para o SCA Com a for a e o torque totais calculados o algoritmo de integra o pode prosseguir com os c lculos dos novos valores das vari veis de estado do dirig vel 5 1 5 O TENSOR DE IN RCIA Cada componente que constitui um corpo r gido possui massa e por ter dimens es consider veis possui um vetor de in rcia Assim o centro de gravidade do ve culo bem como sua massa e seu tensor de in rcia s o calculados de acordo com informa es de cada um dos componentes A partir da combina o do vetor de in rcia de cada um dos componentes que para s lidos regulares pode ser obtido atrav s de f rmulas cl ssicas facilmente encontradas na literatura relacionada estabelecem
13. o momento ou seja explotando A redu o do car ter explorat rio feita de forma que mesmo ap s obter a menor quantidade de passos pelo menos 2 das a es executadas no ambiente com um caminho j encontrado ser o aleat rias Foi estabelecido um crit rio de parada igual a 3 000 itera es pois nos testes realizados o caminho raramente foi melhorado ap s essa quantidade de itera es Como o algoritmo tem o objetivo de minimizar o custo do caminho obtido o agente deve receber a menor quantidade de recompensas poss veis Na realidade quanto mais positivo for o sinal num rico dado ao agente em resposta a uma a o pior essa a o pois o sinal num rico corresponde ao custo de transi o entre os estados Desde que usado apropriadamente n o faz diferen a utilizar recompensas positivas ou negativas Uma compara o direta entre o A e o Q Learning da forma como eles foram implementados neste trabalho seria injusta tendo em vista que o espa o de buscas atacado pelo algoritmo A bem superior ao usado com o Q Learning O primeiro considera todo o espa o tridimensional e o segundo considera apenas uma fatia horizontal desse espa o A utiliza o dessa t cnica apesar de desconsiderar boa parte do ambiente plaus vel tendo em vista que a navega o em uma faixa de altitude limitada algo totalmente vi vel Para ilustrar melhor a aplicabilidade do Q Learning cuja utiliza o n o t o popular
14. til na no o da dist ncia de objetos colocados at 10 metros do observador Atualmente existe uma diversidade grande de dispositivos voltados para a habilidade de perceber a profundidade com pares de imagens em est reo Por m ainda n o est claro o quanto a percep o de profundidade depende puramente das disparidades geom tricas ou o quanto isso est relacionado familiaridade de objetos j conhecidos 3 3 2 OPENGL A OpenGL Open Graphics Library OPENGL 2007 pode ser definida como uma interface de software API Application Program Interface para acelera o da programa o de dispositivos gr ficos com aproximadamente 120 comandos para especifica o de objetos e opera es necess rias para a produ o de aplica es gr ficas interativas 3D Na verdade podemos classific la como uma biblioteca de rotinas gr ficas para modelagem 2D ou 3D Ela extremamente port vel e r pida possibilitando a cria o de gr ficos 3D com excelente qualidade visual e com bastante rapidez uma vez que usa algoritmos consagrados e otimizados pela Silicon Graphics Justamente pela sua portabilidade n o possui fun es para 59 gerenciamento de janelas intera o com o usu rio ou arquivos de entrada sa da Cada ambiente como por exemplo o Microsoft Windows possui sua pr pria API para esse prop sito A OpenGL n o uma linguagem de programa o como C C Delphi ou Java mas sim uma poderosa e sofistica
15. Seoul Korea May 21 26 2001 International Conference on Robotics amp Automation 161 REIS L P Coordena o em Sistemas Multi Agente Aplica es na Gest o Universitaria e Futebol Rob tico Cap tulos 3 e 5 Tese de Doutoramento Faculdade de Engenharia de Universidade do Porto FEUP Julho 2003 REZENDE S O Sistemas Inteligentes Fundamentos e Aplica es Manole Barueri SP 2005 ISBN 85 204 1683 7 ROETTGER S HEIDRICH W SLUSALLEK P SEIDEL H P Real Time Generation of Continuous Levels of Detail for Height Fields Proceedings of WSCG 98 pages 315 322 1998 ROSA P F F VIDAL F S BERNARDO R M PINHEIRO C A P PELLANDA P C A Low Cost UAV System for Data Communication Surveillance and Monitoring Using Heterogeneous Blimps In XII Latin American Congress on Automatic Control 2006 Salvador Proceedings of the XII Latin American Congress on Automatic Control 2006 p 366 370 ROSKAM J Airplane Flight Dynamics and Automatic Flight Controls DARcorporation Lawrence KS 2001 ISBN 13 978 1 884 88518 1 RUSSELL S NORVIG P Intelig ncia Artificial 2 Edi o Editora Campus Rio de Janeiro 2004 ISBN 85 352 1177 2 SAEEDI P LAWRENCE P D Lowe D G Vision Based 3 D Trajectory Tracking for Unknown Environments Proceedings of the IEEE Transactions on Robotics Vol 22 no 1 pp 119 136 2006 SCHMIDT L V Introduction to Aircraft Flight Dynamics AIAA Education Series
16. V An investigation of the flight dynamics of airships with application to the YEZ 2A Ph D Thesis College of Aeronautics Cranfield University England 1990 GOMES S B V RAMOS J J G Airship Dynamic Modeling for Autonomous Operation Proccedings of the 1998 IEEE International Conference on Robotics amp Automation Leuven Belgium May 1998 159 HART P E NILSSON N J RAPHAEL B A Formal Basis for the Heuristic Determination of Minimum Cost Paths IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics SSC4 2 pp 100 107 1968 HIBELER R C Din mica Mec nica para Engenharia 10 Edi o Pearson Prentice Hall Sao Paulo 2005 ISBN 85 879 1896 6 HIBELER R C Est tica Mec nica para Engenharia 10 Edi o Pearson Prentice Hall Sao Paulo 2005 ISBN 85 879 1897 4 HOUAISS A VILLAR M S FRANCO F M M Dicion rio Houaiss da Lingua Portuguesa 1 Reimpress o Editora Objetiva Rio de Janeiro 2004 ISBN 85 7302 383 X HOUAISS A VILLAR M S FRANCO F M M Dicion rio Houaiss Sin nimos e Ant nimos 1 Edi o Editora Objetiva Rio de Janeiro 2003 ISBN 85 7302 487 9 LIU J WU J Multiagent Robotic Systems CRC Press Washington D C 2001 ISBN 13 978 0 849 32288 4 KAELBLING L P LITTMAN M L MOORE A W Reinforcement Learning A Survey Journal of Artificial Intelligence Research 4 237 285 1996 KHOURY G A GILLETT J D Airship Technology Cambridge Univer
17. culos terrestres n o tripulados ou ULV Unmanned Land Vehicle os ve culos a reos n o tripulados citados no in cio da disserta o os ve culos aut nomos subaqu ticos ou AUV Autonomous Underwater Vehicle e os viajantes planet rios como o famoso rob Sojourner que explorou a superf cie de marte em julho de 1997 mostrado na FIG 3 2 FIG 3 2 Rob Sojourner O terceiro tipo de rob um tipo h brido consistindo em um rob m vel equipado com manipuladores Um rob que se enquadra nesse tipo o rob human ide cuja estrutura f sica se assemelha dos humanos Os h bridos t m a vantagem de poder aplicar seus efetuadores em locais onde os manipuladores n o alcan am mas t m a desvantagem de n o possu rem a mesma rigidez de um manipulador por n o possu rem um ponto de fixa o O campo da rob tica tamb m inclui diversos dispositivos prot ticos membros artificiais ambientes inteligentes como uma casa com sensores e efetuadores e sistemas com v rios corpos nos quais a a o rob tica depende da a o de um conjunto de pequenos rob s cooperativos Os rob s reais devem lidar com ambientes parcialmente observ veis estoc sticos din micos e cont nuos Alguns ambientes podem ser seqiienciais e multiagentes A observabilidade parcial e o car ter estoc stico s o o resultado do trabalho em um mundo 48 grande e complexo O rob n o pode ver atrav s de obst culos e os comand
18. discos cilindros etc e GLAux dll cont m fun es caracterizadas pelo prefixo aux e embora n o sejam realmente parte da especifica o OpenGL permitem desenvolver aplica es simples independentes de hardware e sistema operacional e GLUT32 dll OpenGL Utitily Toolkit um sistema de gerenciamento de janelas independente de sistema operacional escrito por KILGARD 1996 Todas as suas rotinas come am com o prefixo glut Adiante s o apresentadas algumas ferramentas da computa o gr fica e quando aplic vel os comandos da OpenGL que correspondem ao uso dessas ferramentas 3 3 3 TRANSFORMA ES GEOM TRICAS A habilidade de representar um objeto em v rias posi es no espa o fundamental para compreender sua forma A possibilidade de submet lo a diversas transforma es importante em diversas aplica es da computa o gr fica As opera es lineares de rota o e transla o de objetos s o chamadas opera es ou transforma es de corpos r gidos As transforma es geom tricas s o tamb m teis em outras reas como na Rob tica por exemplo A seguir s o apresentadas as principais transforma es 61 Transforma o de Transla o Transladar significa movimentar o objeto Translada se um objeto deslocando todos os seus pontos adicionando quantidades s suas coordenadas No sistema 3D por exemplo o ponto pode ser movido Tx unidades em rela o ao eixo x T unidades em rela
19. e Leitura de mapas de relevo que podem representar relevos de terrenos reais e Oficina de cria o de dirig veis possibilitando a cria o de dirig veis com diversas configura es e par metros din micos e Simula o dos efeitos din micos do ve culo aplica o de for as e torques etc e do ambiente vento press o atmosf rica etc e Possibilidade de importar objetos 3D complexos como autom veis constru es elementos naturais etc e Possibilidade de simular os principais sensores utilizados para navega o como GPS INS SONAR inclin metro etc e Sistema de controle remoto que permite controlar e obter informa es dos dirig veis e de seus sensores remotamente durante uma simula o fazendo do simulador um servidor de simula o A implementa o das caracter sticas citadas requer o conhecimento de conceitos importantes de diversas reas como Rob tica Computa o Gr fica F sica Engenharia Comunica o de Dados etc e a uni o desses conceitos multidisciplinares em um nico trabalho uma das contribui es da presente disserta o Seguindo o objetivo espec fico o presente trabalho fornece como principal contribui o a descri o detalhada de todos os passos necess rios para o desenvolvimento e uso de um simulador 3D com dirig veis rob ticos virtuais que interagem entre si e com o ambiente em que atuam Essa descri o abrange al m dos passos necess rios para a ob
20. foi realizado por Vidal pois tal detalhamento se mostrou fundamental para a viabiliza o do atendimento de alguns requisitos n o funcionais do SDANT como evitar colis es corrigir a trajet ria e realizar o deslocamento da frota automaticamente Assim ap s an lise do funcionamento do sistema em quest o ele foi dividido nos seguintes m dulos e M dulo de vis o respons vel por processar as imagens oriundas dos sensores e M dulo de comunica o respons vel por enviar e receber mensagens para os outros membros da equipe e M dulo de localiza o respons vel por determinar a localiza o do dirig vel e dos objetos detectados pelo m dulo de vis o e M dulo de planejamento de trajet ria respons vel por definir a trajet ria de um dirig vel a partir de dados gerados pelo m dulo de localiza o e M dulo de controle respons vel por determinar as a es dos atuadores do dirig vel para que esse se movimente seguindo determinada trajet ria 36 A FIG 2 7 d uma vis o geral da intera o entre os m dulos do sistema de navega o proposto por Vidal FIG 2 7 Intera o entre os m dulos do sistema de navega o VIDAL 2007 O sistema de navega o proposto consiste primeiramente em capturar as imagens extra das de c meras embarcadas nos dirig veis Posteriormente as imagens s o analisadas com o uso de t cnicas de vis o estereosc pica para se criar uma representa o intern
21. h lices e s o representados pela classe RBHelixThruster A for a exercida pelo propulsor obedece EQ 5 16 definida como F c p n D d EQ 5 16 onde F a for a exercida pelo propulsor c o coeficiente de propuls o da h lice p a densidade do ar D o di metro da h lice e d o vetor de dire o do propulsor no SCL RAMOS 2002 A forga exercida pelo peso de cada um dos componentes age diretamente no centro de gravidade ou centro de massa do dirig vel e calculada na sua inicializa o Essa for a corresponde soma das massas dos componentes multiplicada pelo vetor gravidade 0 0 2 sendo que neste caso g constante mas pode facilmente ser uma fun o calculada de acordo com a altitude do dirig vel e a massa do planeta Terra A for a da gravidade sempre atua no sentido negativo do eixo Z do SCA O torque exercido no dirig vel respons vel pela altera o de sua orienta o calculado de acordo com todas as for as que atuam individualmente nos componentes posicionados fora do centro de gravidade do dirig vel Isso leva a concluir que n o h torque exercido pela for a da gravidade devido ao pr prio conceito de centro de gravidade Para calcular o torque exercido pela for a atuante em um componente utilizada a EQ 5 17 definida como T F xx EQ 5 17 onde 7 o torque exercido pelo i simo componente F o vetor for a que atua no componente x o vetor posi
22. m pode ser determinada mas apenas para fins de design pois posteriormente os componentes s o reposicionados de acordo com o centro de gravidade computado pelo simulador A FIG 5 13 mostra a janela de configura o do envelope Blimp Hull Setup x Component Name Hul Height m Length m Volume m3 Hull Mass Kg Drag Coeffic Leg A 3 80 A 10 20 4 0 10 A 0 47 A Shape Position Y Z e Drop Ellipsoid 0 00 0 00 k 0 00 A Gas Type Hellum Hydrogen X Cancel FIG 5 13 Janela de configura o do envelope de g s do dirig vel r O envelope o primeiro componente que deve ser configurado ao se criar um novo dirig vel O volume de g s suportado pelo envelope que vai determinar a quantidade de componentes que poder o ser embarcados no dirig vel A FIG 5 14 apresenta algumas configura es de envelope A FIG 5 14 a mostra um envelope de um dirig vel de pequeno porte com comprimento de 3 8 metros e di metro de 1 6 metros com um volume aproximado 112 de 10 2 m Na FIG 5 14 b mostrado um envelope tamb m com comprimento de 3 8 metros mas com di metro de 2 metros resultando em um volume aproximado de 16 m Por fim a FIG 5 14 c apresenta um envelope em formato de elips ide como ocorre em alguns modelos de dirig veis de m dio porte O envelope tem comprimento de 12 metros e di metro de 2 6 metros resultando em um volume
23. o cliente e o servidor de simula o sob diferentes meios f sicos Os testes mostraram que mesmo com um computador modesto poss vel tirar proveito de todas as fun es do simulador Ainda como forma de valida o o Cap tulo 6 apresenta dois sistemas de determina o de caminhos entre dois pontos utilizando subs dios fornecidos pelo simulador 138 6 DETERMINACAO DE CAMINHOS O problema de encontrar o caminho m nimo entre dois pontos de um ambiente de uma rede ou de um grafo um dos problemas cl ssicos da Rob tica e da Ci ncia da Computa o Esse problema consiste normalmente em encontrar o caminho de menor custo entre dois pontos considerando a soma dos custos associados aos arcos percorridos O problema do caminho m nimo se adapta a diversas situa es pr ticas e geralmente modelado como um grafo Os n s do grafo seriam os cruzamentos os arcos seriam as vias os custos associados aos arcos corresponderiam ao tempo de trajeto ou dist ncia percorrida e a solu o seria o caminho mais curto ou mais r pido entre dois n s do grafo Particularmente o interesse maior est na aplica o desse problema na determina o de caminhos para um agente em um ambiente simulado O agente corresponde a um dirig vel rob tico e o ambiente corresponde ao espa o de trabalho ou de atua o do dirig vel Neste cap tulo s o apresentados dois sistemas de determina o de caminhos que utilizam algoritmos d
24. o de incluir somente tr s aspectos estado a o e objetivo Em rela o ao tipo de aprendizado o AR caracterizado por realizar o aprendizado a cada intera o com o ambiente sendo um tipo de aprendizado n o supervisionado O Aprendizado Supervisionado AS caracteriza se pelo aprendizado atrav s de exemplos fornecidos por algum tipo de supervisor externo O Aprendizado Supervisionado um importante tipo de aprendizado mas sozinho n o adequado para a realiza o do aprendizado atrav s de intera es pois em problemas interativos muitas vezes n o poss vel obter exemplos de conjuntos de treinamento que 69 sejam ao mesmo tempo corretos e representativos de todas as situa es em que o agente tem de interagir Em casos em que n o est dispon vel um conjunto de treinamento fact vel um agente deve ser capaz de aprender com a experi ncia pr pria Um dos desafios do AR o dilema explora o versus explota o Explora o significa o agente selecionar a es em que o valor da recompensa n o conhecido ou n o o m ximo conhecido Explota o significa o agente escolher a a o que possui a maior recompensa conhecida O dilema que n o poss vel utilizar somente a explora o ou somente a explota o sem falhar no objetivo de maximizar a recompensa O agente precisa selecionar uma variedade de a es e progressivamente favorecer aquelas que parecem ser melhores Se o problema for esto
25. posi o e a orienta o e as informa es das velocidades momentum linear e momentum angular o pr ximo passo consiste em determinar como essas grandezas ir o variar com o tempo passo esse necess rio para simular a movimenta o do dirig vel A subse o 5 1 2 trata especificamente desse assunto 5 1 2 A INTEGRA O DOS PASSOS DE SIMULA O Como j apresentado em subse es anteriores um dirig vel navegando em um ambiente aberto sofre a a o de diversas for as externas como a gravidade o vento a propuls o dos motores o arrasto entre outras S o essas as for as que ir o provocar a altera o dos valores das vari veis de estado do dirigivel virtual ao longo do tempo A massa m do dirig vel e o seu tensor de in rcia J s o constantes pois para o projeto em quest o considera se que o dirigivel usa baterias como fonte de energia e n o combust veis Caso seja adotado o uso de combust veis deve se considerar que a queima de combust vel acarreta uma perda consider vel de massa logo m e n o seriam constantes e deveriam passar a ser consideradas vari veis de estado Armazenando se apenas o momentum linear L t e o momentum angular A t em qualquer instante de tempo pode se computar a velocidade linear v t e w t por EU e wA H A t EQ 5 8 m 91 Para determinar o momentum linear e o momentum angular do dirig vel necess rio conhecer todas as for as e torques que agem sobre ele O c
26. rio velocidade do componente no SCA Assim como em equa es anteriores os termos com ndice i correspondem a grandezas pertinentes ao i simo componente do corpo r gido Basicamente o peso e a for a de arrasto s o as nicas for as relevantes que atuam nos componentes da classe RBComponent A classe RBFloatingHull derivada de RBComponent e por isso herda suas caracter sticas O diferencial de um componente do tipo RBFloatingHull que ele exerce uma for a aerost tica no corpo r gido de mesma dire o e com sentido oposto for a da gravidade Essa classe representa o envelope do dirig vel A for a exercida calculada de acordo com o volume e com a densidade do g s contido no envelope de acordo com EQ 5 15 F Par Peas Vio EQ 5 15 onde F a for a de flutua o par a densidade do ar p s a densidade do g s dentro do envelope usualmente h lio ou hidrog nio e V o volume do envelope KHOURY e GILLETT 1999 97 A classe RBLiftingSurface assim como RBFloatingHull derivada de RBComponent Componentes da classe RBLiftingSurface exercem sua for a de acordo com a velocidade e o ngulo de incid ncia do ar passando por eles A for a tem a dire o do vetor normal superf cie do componente e pode provocar arrasto aerodin mico sustenta o aerodin mica e consequentemente um torque Os componentes de propuls o do tipo de dirig vel considerado neste trabalho utilizam
27. tica Contempor nea da Lingua Portuguesa 13 Edi o Editora Scipione S o Paulo 1994 ISBN 85 262 1397 0 OPENGL Open Graphics Library Online Disponivel http opengl org capturado em 3 de julho de 2007 PALMER G Physics for Game Programmers Apress Berkeley CA 2005 ISBN 13 978 1 590 59472 8 PINHEIRO C A P Ve culos A reos Aut nomos N o Tripulados para Monitoramento de Ambientes Desestruturados e Comunica o de Dados Disserta o de Mestrado Instituto Militar de Engenharia Rio de Janeiro Brasil 2006 POLACK T LAMOTHE A Focus on 3D Terrain Programming Premier Press Cincinnati Ohio 2002 ISBN 13 978 1 592 00028 9 RAMOS J J G Contribui o ao Desenvolvimento de Dirigiveis Rob ticos Tese de Doutorado Universidade Federal de Santa Catarina Florian polis Mar o de 2002 RAMOS J J G BRUCIAPAGLIA A BUENO S An Internet Based Airship Simulator Technical Report LRV 1997 13 Automation Institute CTI RAMOS J J G MAETA S M MIRISOLA L G B BERGERMAN M BUENO S S PAVANI G S BRUCIAPAGIA A A Software Environment for an Autonomous Unmanned Airship Proceedings of the 1999 IEEE ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics September 19 23 Atlanta USA RAMOS J J G PAIVA E C BUENO S S MAETA S M MIRISOLA L G B BERGMAN M FARIA B G Autonomous Flight Experiment With a Robotic Unmanned Airship Proceedings of the 2001 IEEE
28. 010 t 0 65 0 20 t 0 00 4 0 52 t Position x Y Z m FIG 5 15 Janela de configura o da g ndola do dirigivel FIG 5 16 Diferentes configura es de g ndola feitas na oficina virtual 114 A FIG 5 16 apresenta algumas poss veis configura es de g ndola A FIG 5 16 a e d apresentam g ndolas longitudinais que certamente ter o coeficientes de arrasto menores do que os coeficientes das g ndolas b e c 5 3 3 A CONFIGURA O DOS PROPULSORES DE G NDOLA Os propulsores da g ndola tamb m podem ser configurados sendo que a mesma configura o vale para os propulsores da esquerda e da direita Com rela o posi o apenas a altura e a posi o longitudinal podem ser configuradas Assim como nos componentes comuns a massa e o coeficiente de arrasto tamb m s o pass veis de configura o Algumas configura es peculiares aos propulsores s o o tamanho do eixo que define a dist ncia lateral do dirig vel ao propulsor a pot ncia m xima em rota es por segundo o consumo de energia ou bateria e o coeficiente de propuls o da h lice Opcionalmente os propulsores da g ndola podem ser vetoriz veis ou seja o eixo de sustenta o paralelo ao eixo latitudinal Y do dirig vel pode rotacionar Mesmo que os propulsores n o sejam vetoriz veis durante o v o eles podem estar com uma angula o fixa diferenciada Essa angula o fixa tamb m pode se
29. 2007 176 p il tab Disserta o mestrado Instituto Militar de Engenharia Rio de Janeiro 2007 1 VANT 2 Simula o 3 Dirigivel I SimuBlimp uma Contribui o ao Desenvolvimento de Algoritmos Inteligentes para Uma Equipe de Dirig veis Rob ticos Aut nomos II Instituto Militar de Engenharia CDD 005 1 INSTITUTO MILITAR DE ENGENHARIA RICARDO MAROQUIO BERNARDO SIMUBLIMP UMA CONTRIBUI O AO DESENVOLVIMENTO DE ALGORITMOS INTELIGENTES PARA UMA EQUIPE DE DIRIGIVEIS ROBOTICOS AUT NOMOS Disserta o de Mestrado apresentada ao Curso de Mestrado em Sistemas e Computa o do Instituto Militar de Engenharia como requisito parcial para obten o do t tulo de Mestre em Sistemas e Computa o Orientador Prof Paulo F F Rosa Ph D Aprovada em 16 de julho de 2007 pela seguinte Banca Examinadora Prof Paulo Fernando Ferreira Rosa Ph D do IME Presidente Prof Esteban Walter Gonzalez Clua D Sc da UFF Prof Paulo C sar Pellanda Dr ENSAE do IME Prof Antonio Eduardo Carrilho da Cunha D Sc do IME Rio de Janeiro 2007 AGRADECIMENTOS Primeiramente a Deus que sempre me amparou nos momentos de afli o e ang stia Aos meus pais Jo o Bernardo e Maria de F tima e minha av Dozolina Zanetti pelos valores que me transmitiram e pelo apoio espont neo que me deram ao longo da vida sempre A minha esposa Polyana pela paci ncia e compreens o minha
30. 3 dirig veis FIG 5 30 Mapa de relevo esquerda e textura direita do ambiente de floresta 131 Al m de ambientes fechados indoors poss vel criar ambientes abertos outdoors A FIG 5 29 mostra uma floresta sendo sobrevoada por uma equipe de tr s dirig veis A floresta foi criada com o mapa de relevo e a textura da FIG 5 30 O fator de escala utilizado para o mapa de relevo foi de 4 4 0 1 respectivamente para a latitude longitude e altitude A TAB 5 4 apresenta uma avalia o do desempenho do cen rio de floresta O aspecto plano da floresta se deve ao baixo valor do fator de escala para a altitude do mapa de relevo TAB 5 4 Avalia o do desempenho de renderiza o do ambiente de floresta Qtde Dirig veis Resolu o Quadros Segundo 3 320 x 240 22 8 3 640 x 480 22 6 3 800 x 600 22 2 3 1024 x 768 22 0 3 1280 x 1024 22 0 FIG 5 31 Regi o montanhosa des rtica com tr s dirig veis pairando 132 A FIG 5 31 mostra uma regiao montanhosa des rtica sendo sobrevoada por uma equipe de tr s dirig veis A regi o foi criada com o mapa de relevo da FIG 5 30 e com a textura da FIG 5 32 O fator de escala utilizado para o mapa de relevo foi de 4 4 0 5 para a latitude longitude e altitude respectivamente O aspecto montanhoso se deve ao fator de escala de altitude ser cinco vezes maior do que no ambiente de floresta apresentado anteriormente F
31. 3 ser mostrada e nessa janela um ambiente fechado poder ser configurado Se a op o Outdoors estiver marcada a janela da FIG 9 4 ser mostrada sendo que nessa janela um ambiente aberto poder ser configurado As subse es seguintes apresentam maiores detalhes sobre as janelas de cria o de ambientes 9 1 2 CRIANDO UM AMBIENTE FECHADO Se na janela da FIG 9 2 a op o Indoors estiver marcada ao clicar no bot o OK a janela da FIG 9 3 ser exibida Essa janela permite criar um ambiente fechado sendo que o usu rio deve fornecer as caracter sticas do ambiente como as dimens es as texturas e os objetos que estar o presentes no ambiente A FIG 9 3 mostra a janela de constru o de ambientes fechados cujos elementos s o apresentados a seguir A listagem Avaiable Objects na parte superior esquerda da janela apresenta uma listagem com objetos pr configurados que podem ser inseridos diretamente no ambiente clicando no bot o com r tulo gt Clicando no bot o poss vel importar um objeto de um arquivo externo ou seja que n o esteja na listagem desde que o arquivo tenha a extens o 3DS ou OBJ Os bot es S e L servem respectivamente para salvar uma lista de objetos j inseridos e para carregar uma lista de objetos salva em outra ocasi o Os objetos j inseridos no ambiente passam a aparecer na listagem Environment Objects Nessa listagem uma caixa de checagem ap
32. 33 Ger Msg PCM Ger Monitoramentco Preparador Monitoramento Solicita o Monitoramento Solicita o Custo Monitoramento Solicita o Custo Monitoramento Vo teem TO Costomontoramedo Requer Aloca o Controle Sensores e Co unica o Inform Aloca o Recursos Confirma o Aloca o Recursos Comandos Monitoramento Dados Monitoramento pm Inform Term Monit et o pom Te mont FIG 2 4 Diag Sequ ncia do Caso de Uso Monitorar Ambiente PINHEIRO 2006 HE Confirma o de Term Monit Ger Monit Interface Trata Manik Ger Monitoramento Inform Recursos Monitor Monitor Sol Atuadores Cmda Atjadiores Ger Atuadores Coordenador Monitora o Navegador DANT Inform Monit Preparador Monitoramento Pousador DANT Informa A o Pairador DANT Decolador DANT Executor Trajetoria DANT Relator Msg SDANT Registrador Msg SDANT Determ Pose DANT e Sensores Informal Estado Sol Monifpramento TrahDANT Sol Pos DANT Sol Recursos Msg Navegador SDANT qu Pousador SDANT CadastrafValida Usu rio Ser Msg POM sol Mov SDAN 7 Cadastra Usu Decolador SDANT Man panee ngano Ger Msg PCM Executor Trajetoria SDANT Validador Login Planejador Trajetoria SDANT Asgs Determ Pose SDANT emo Atesso in PCM Interface PCM Provedor Internet Prov Intemet Encaminhador Pacote Trata Ptos IP Interace Pontos IP acote Pacote Provedor BackBone
33. A FIG 2 1 mostra um esbo o geral do funcionamento do AURORA Como se pode ver na figura o dirig vel assistido por uma esta o em terra respons vel tamb m por tratar os dados coletados pelo dirig vel Dirigivel e Esta o E Embarcada j dados video Esta o Em de terra z FIG 2 1 Esbo o da arquitetura geral do projeto AURORA RAMOS 2002 O trabalho de GOMES e RAMOS 1998 forneceu um ponto de partida para pesquisas na rea de rob tica utilizando dirig veis a reos pois descreveu de forma mais espec fica os principios fisicos e o modelo matem tico do dirigivel modelo YEZ 2A que utiliza um balonete interno para auxiliar no controle de altitude do v o O autor tamb m descreve o sistema de v o do dirigivel e as conseq ncias de efeitos externos como a temperatura 28 Alguns softwares desenvolvidos para dar suporte ao projeto AURORA s o apresentados em RAMOS et al 1999 Os autores descrevem um conjunto de ferramentas para projeto e teste de m todos de controle e navega o visualiza o do dirig vel compartilhamento de informa es via internet e treinamento de pilotos desenvolvidos com a ferramenta MATLAB Simulink Um simulador 3D em Java VRML tamb m apresentado juntamente com um estudo de caso de um v o simulado controlado manualmente de forma remota A FIG 2 2 mostra o simulador feito em Java VRML TJ bite weww ia oti bel rocus nsim Wioressit
34. DO TERRENO A renderiza o de terrenos por si s um t pico de pesquisa bastante abrangente Os aspectos mais relevantes que devem ser considerados ao se pensar em renderizar um terreno est o relacionados ao seu relevo e sua textura A representa o de terrenos fundamental para simular ambientes abertos e a representa o topogr fica de terrenos reais um aspecto importante para o tipo de simula o em quest o neste trabalho pois o relevo de um terreno pode ter influ ncia direta na navega o de um dirig vel Como exemplo considere um terreno quadrado com uma montanha bem no centro Um dirig vel sobrevoando esse terreno poderia passar pela montanha por uma de suas laterais ou por cima dela Um algoritmo timo de planejamento de trajet ria faria o dirig vel tomar o caminho de menor custo em rela o ao gasto de energia ou ao tempo de deslocamento Um m todo muito utilizado para renderizar terrenos o m todo desenvolvido por ROETTGER et al 1998 A biblioteca GLScene possui um componente espec fico para esse fim Trata se do TGLTerrainRenderer Esse componente foi projetado especificamente para realizar a renderiza o eficiente definida explicitamente ou proceduralmente atrav s de um heightfield mapa de alturas ou mapa de relevo que constitui em uma estrutura de dados matricial com valores de altura Essa t cnica n o permite a renderiza o de terrenos com determinadas irregularidades como caver
35. Desenvolver sistemas inteligentes diversos que sejam capazes de tirar proveito da utiliza o de v rios dirig veis e de planejar a es de forma que elas sejam executadas colaborativamente pelos dirig veis e Implementar o modelo matem tico diretamente na GPU para melhorar o desempenho da simula o e Utilizar APIs de f sica desenvolvidas por terceiros principalmente as que abordam din mica de fluidos visando aperfei oar a precis o e o realismo da simula o Outras id ias podem ser derivadas das supracitadas considerando as tarefas intr nsecas presentes na execu o de uma tarefa aut noma como navega o controle e planejamento de trajet ria 157 8 REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS AZEVEDO E CONCI A Computa o Gr fica Teoria e Pr tica 4 Edi o Editora Campus Rio de Janeiro 2003 ISBN 85 351 1253 3 BARAFF D An Introduction to Physically Based Modeling Rigid Body Simulation I Unconstrained Rigid Body Dynamics Carnegie Mellon University Robotics Insititute Carnegie Mellon 1997 BELLMAN R E Dynamic Programming Princeton University Press Princeton New Jersey 1957 ISBN 13 978 0 486 42809 3 BELLMAN R On a Routing Problem Quarterly of Applied Mathematics 16 1 pp 87 90 1958 BOIFFIER J L The Dynamics of Flight The Equations Wiley Chichester England 1998 ISBN 13 978 0 471 94237 5 BORENSTEIN J EVERETT H R FENG L Where am I Sensors and Methods for Mob
36. Nas linhas 04 e 05 s o calculados respectivamente o momentum linear e o momentum angular acumulados usando a EQ 5 10 Nas linhas 06 e 07 usam se os valores obtidos nas linhas 04 e 05 para calcular respectivamente a velocidade linear e a velocidade angular de acordo com a EQ 5 8 Nas linhas 08 e 09 a posi o e a orienta o s o determinadas de acordo com a EQ 5 11 Tendo a nova posi o e orienta o do corpo rigido os objetos tridimensionais podem 92 ser atualizados para que suas posi es e orienta es fiquem consistentes com os novos valores das vari veis de estado procedimento StepSimulationEuler dt inicio ComputeForcesAndTorques Le L F t dt A Pot A de A L A FIG 5 1 Algoritmo de execu o do passo de simula o usando o m todo de Euler 5 1 3 AS CLASSES IMPLEMENTADAS Visando facilitar a implementa o do modelo matem tico do dirig vel no simulador bem como sua manuten o e extens o foi utilizado o paradigma da orienta o a objetos Um diagrama de classes da UML com as classes implementadas apresentado na FIG 5 2 A classe principal a classe RigidBody Essa classe representa um corpo r gido gen rico A classe implementa m todos e cont m atributos que s o comuns aos corpos r gidos em geral Se for necess rio representar um ve culo com caracter sticas e comportamentos espec ficos a classe pode ser estendida A classe Blimp um exemplo
37. Provedor Acesso Backbone FIG 2 5 Diagrama de Classes do Agente PINHEIRO 2006 34 A modelagem proposta por Pinheiro realmente bem completa e cont m ainda o diagrama de pap is de todo o sistema cerca de quarenta diagramas de tarefas concorrentes e quarenta diagramas de classes de conversa o o diagrama de classes do agente entre outros sendo que todos obedecem aos padr es da MaSE O diagrama de classes do agente mostrado na FIG 2 5 Al m dos diagramas est ticos um mecanismo de troca de mensagens entre os agentes do sistema foi implementado Para isso Pinheiro utilizou a JADE que uma estrutura de software para a constru o implementa o e opera o regidas pelas especifica es FIPA relativas a sistemas multiagentes inteligentes e inter oper veis de aplica es baseadas em agente 1 Monitorar Ambientes e Comunicar Dados 1 4 1 6 Pousar Posicionar SDANT SDANT 1 7 Decolar SDANT TEEM 1 4 1 ee Calcular 1 4 3 Deslocar SDANT 1 6 1 Decolar DANT Posi o Inicial Trajet ria ao Longo da Pousar DANT SDANT Trajet ria 1 4 1 1 Determinar 1 4 3 1 Deslocar 1 4 3 2 Posi o Inicial DANT DANT Segundo Pairar DANT Trajet ria Determinada FIG 2 6 Fragmento do Diagrama de Metas PINHEIRO 2006 O trabalho de VIDAL 2007 tamb m parte dos esfor os para a solu o do problema geral abordado na presente disserta o Em seu trabalho Vidal prop e um s
38. a do dirig vel como elips ides 4 3 4 VETOR DE GRAVIDADE E FLUTUA O O vetor G representa a diferen a entre os vetores associados ao peso do dirig vel W e a for a de flutua o B agindo para cima simplificado com base na simetria do ve culo com rela o ao plano XZ GOMES 1990 A equa o fica G W B EQ 4 5 onde W o peso do dirig vel agindo no centro de gravidade e B a for a de flutua o agindo no centro volum trico do envelope que cont m o g s de flutua o 84 4 3 5 MODELO DA FORCA DE PROPULSAO O vetor P cont m os termos de for a e torque no sistema de coordenadas do dirig vel Assim em termos de simula o o vetor P de propuls o determinado atrav s dos seguintes passos 1 Define se a velocidade de rota o dos motores como uma percentagem da velocidade m xima permitida sendo que nesta situa o n o se considera nem a din mica nem a resposta do motor de combust o 2 Obt m se os coeficientes de propuls o cr de cada propulsor 3 Calculam se as for as de propuls o a partir dos coeficientes de propuls o cr de cada propulsor utilizando a EQ 4 6 onde p a densidade do ar em Kg m n a velocidade de rota o em rota es por segundo e D o di metro da h lice em metros P c pen D EQ 4 6 4 3 6 O EFEITO DO VENTO Assim como na contribui o de RAMOS 2002 ao modelo de GOMES 1990 no simulador desenvolvido no presente trabalho foi introduzid
39. a partir de c meras embarcadas nos pr prios ve culos e sendo a c mera um sensor de baixo custo quando comparada a outros tipos de sensores o custo total do sistema pode ser reduzido A escolha adequada do ve culo tamb m essencial para a redu o de custos tanto de implementa o como operacionais O dirig vel tamb m facilita a realiza o bem sucedida de determinadas tarefas que podem ser complexas para serem executadas por outros ve culos Quando o objetivo a redu o de custos uma importante considera o a realiza o de testes Se um teste pr tico for mal sucedido pode acarretar em s rias perdas materiais Portanto a necessidade de simular as miss es antes de execut las na pr tica iminente e isso requer um simulador capaz de representar as caracter sticas f sicas do ambiente e dos 19 ve culos que atuam nesse ambiente Um simulador tamb m pode ser til no desenvolvimento de algoritmos inteligentes para serem utilizados nos ve culos desde que seja capaz de fornecer as entradas necess rias para esses algoritmos e de aplicar corretamente as sa das dos algoritmos na simula o ap s o processamento dessas entradas O tema abordado pela disserta o tem aplica es relevantes e trata de tecnologias promissoras e emergentes dando ao assunto um interesse adicional A disserta o trata do desenvolvimento de um software simulador que fornece subs dios sensoriais para a elabora o de algoritmo
40. constante aus ncia durante o desenvolvimento desse trabalho Aos meus professores e orientadores de mestrado Paulo Fernando Ferreira Rosa e de gradua o Raul Fonseca Neto por serem mais do que apenas professores e por terem me motivado a mergulhar no fant stico mundo da pesquisa Aos amigos e amigas de mestrado F bio Vidal Monael Pinheiro Liliana Paola Marlos de Mendon a Marco Ant nio Firmino de Sousa Rafael Lima de Carvalho e outros cujos nomes n o caberiam neste espa o pelas palavras de incentivo e pelas in meras vezes que me representaram em minha aus ncia Aos amigos das antigas S rgio Freitas Diogo Mattos Pablo Mendes Kele Teixeira Viviane Kawamura Fl vio Flores Saulo Vilella e demais membros da maravilhosa turma de gradua o da UFJF que assim como eu foram encarar um mestrado no Rio de Janeiro o que acabou resultando em um reencontro excepcional Ao Instituto Militar de Engenharia pela oportunidade que me deu de fazer o curso de mestrado em Sistemas e Computa o o qual acarretou o desenvolvimento do presente trabalho Aos membros que compuseram a banca durante defesa desta disserta o pelas timas sugest es e conselhos fundamentais para o fechamento do trabalho CAPES Coordena o de Aperfei oamento de Pessoal de N vel Superior pela ajuda financeira atrav s de bolsa de estudo sem a qual o desenvolvimento desse trabalho teria sido muito mais rduo ou possivelme
41. de um determinado ambiente Ve culos a reos geralmente necessitam de tr s girosc pios montados de forma a fornecerem as taxas de rota o nos tr s eixos Inclin6metros Estes dispositivos fornecem os ngulos de inclina o em rela o ao plano horizontal Na realidade esses dispositivos n o medem diretamente os ngulos de inclina o mas sim fornecem essas medidas baseadas em outro conjunto de informa es geradas por outros sensores aceler metros girosc pios b ssola Aceler metros S o dispositivos que fornecem a informa o de acelera o em um determinado eixo e por esse motivo necess rio utilizar tr s desses dispositivos de forma a obter as medidas nos tr s diferentes eixos Os dados de acelera o juntamente com as informa es fornecidas pelos girosc pios s o utilizados nos mecanismos de navega o inercial Esses dados quando integrados ao longo do tempo fornecem informa es de posi o atitude e de orienta o de um ve culo dentro de um determinado ambiente B ssolas A orienta o do ve culo em um determinado ambiente um dos mais importantes par metros utilizados em navega o Por esse motivo sensores que possuam a capacidade de fornecer a orienta o absoluta s o extremamente importantes para a navega o de um ve culo aut nomo O campo magn tico da Terra usado como refer ncia b sica de orienta o sendo necess rio realizar corre es pois existe uma diferen a e
42. determinam como a imagem projetada em um plano para formar a imagem 2D exibida no dispositivo de sa da como por exemplo o monitor de v deo Em uma 65 aplica o OpenGL atrav s de alguns par metros poss vel indicar a posi o de uma c mera e para onde ela est direcionada Para isso utiliza se o comando gluLookAt Eyex EyeY EyeZ CenterX CenterY CenterZ UpX UpY UpZ onde o primeiro trio de par metros representa a posi o tridimensional da c mera o segundo trio do centro do objeto focado e o terceiro trio representa o vetor que aponta para o lado de cima da c mera Isso significa que a c mera possui sete graus de liberdade 3 3 6 MODELAGEM GEOM TRICA Basicamente as t cnicas de modelagem se dividem em tr s formas modelagem manual autom tica ou matem tica A modelagem matem tica usa uma descri o matem tica e algoritmos para definir um objeto geralmente atrav s da manipula o individual de suas part culas Efeitos como turbul ncia ou prolifera o de organismos microsc picos s o modelados usando o m todo matem tico A modelagem autom tica a mais sofisticada mais r pida e poderosa e realizada atrav s de equipamentos especiais como scanners 3D que s o capazes de obter o modelo tridimensional de praticamente qualquer objeto do mundo real A modelagem manual o m todo mais f cil barato e antigo e utiliza basicamente as medidas de um modelo real e a intui o do modela
43. entre as aeronaves tratadas por GOMES e RAMOS 1998 e no mbito da presente disserta o que trata de aeronaves de menor porte No modelo matem tico obtido por GOMES e RAMOS 1998 as caracter sticas aerodin micas do dirig vel foram obtidas a partir de um extenso conjunto de ensaios em t nel de vento Numa abordagem alternativa apresentada por DE LAURIER e EVANS 1981 e CHELLI et al 2001 a obten o dessas caracter sticas baseada no uso de t cnicas de din mica dos fluidos computacional CFD do Ingl s Computational Fluid Dynamics Segundo KHOURY e GILLETT 1999 o modelo de GOMES e RAMOS 1998 constitui um dos mais completos modelos matem ticos de dirig vel dispon veis na atualidade 78 Neste cap tulo ser o apresentados detalhes do modelo matem tico e dos princ pios b sicos de opera o de dirig veis O modelo apresentado est com algumas adapta es que objetivam abordar alguns itens n o abordados por GOMES e RAMOS 1998 como o propulsor de cauda que aumenta a manobrabilidade do dirig vel Assim como em RAMOS 2002 a for a do vento tamb m considerada representada por um vetor que determina a dire o e a velocidade do vento e que varia de forma aleat ria Alguns termos do modelo foram suprimidos na implementa o e ser o comentados ao longo do cap tulo 4 2 PRINC PIOS B SICOS DE OPERA O DE DIRIG VEIS A movimenta o de todo corpo est diretamente relacionada com as f
44. erro proposital introduzido no sinal C A foi retirado o que permite atualmente a utiliza o do sistema de GPS com uma precis o muito maior tornando a utiliza o do DGPS facultativa em diversos tipos de aplica o Alt metro Uma importante medida principalmente para ve culos a reos a de altitude Apesar do GPS fornecer a medida de altitude esta est sujeita a atrasos e imprecis es observar que a medida de altitude dada pelo GPS a que possui o maior erro que comprometem muito o desempenho do controle sobre o ve culo a reo Uma das formas para se obter a altitude com uma boa resolu o e sem atrasos atrav s do uso de um alt metro barom trico Este dispositivo mede a varia o da press o atmosf rica que pode ser facilmente convertida para varia o de altitude C mera As imagens do ambiente s o importantes para os rob s m veis quando eles precisam reconhecer objetos ou quando precisam obter um modelo do ambiente para auxiliar o sistema de navega o As c meras s o sensores de baixo custo quando comparadas com os outros sensores O custo pode variar dependendo do tamanho e da qualidade da imagem que se deseja obter com a c mera As c meras podem capturar imagens em diferentes resolu es a diferentes taxas de quadros por segundo A qualidade importante principalmente porque utilizando t cnicas de vis o estereosc pica poss vel reconstruir um modelo 3D do ambiente a partir de duas ou mais c
45. exclusivamente aerodinamicas como lemes e profundores Um requisito b sico para facilitar as convers es entre coordenadas no SCA e no SCL que a posi o do centro de gravidade do corpo r gido no SCL esteja no ponto 0 0 0 para os 95 eixos X Y e Z respectivamente Devido a esse requisito durante a inicializa o de um objeto do tipo RigidBody o centro de gravidade recalculado de forma que passe a ficar no ponto 0 0 0 no SCL o que incorre em um reajuste da posi o de todos componentes do corpo r gido A coexist ncia de ambos referenciais no processo de simula o introduz a necessidade de transforma es do SCL para o SCA e vice versa o que leva a algumas particularidades no algoritmo de simula o e no processo de integra o num rica bem como no c lculo das for as e torques A subse o seguinte complementa a justifica o da cria o de diferentes classes para a implementa o do modelo matem tico 5 1 4 A DETERMINA O DAS FOR AS E DOS TORQUES As classes apresentadas no diagrama da FIG 5 2 s o suficientes para a simula o de dirig veis que s o constitu dos basicamente de quatro tipos de componentes os componentes comuns g ndola sensores etc que podem ser representados pela classe RBComponent por n o interferirem deliberadamente na movimenta o do dirig vel e por n o oferecerem propuls o ou for as aerodin micas consider veis o componente flutuante envelope repr
46. fator de escala 2 3 1 representar um terreno com 512 metros de largura 768 metros de comprimento e at 256 metros de altura O mapa de relevo pode ainda ser replicado infinitamente lado a lado gerando terrenos de tamanho infinito criados dinamicamente 108 Vale ressaltar que o mapa de relevo da FIG 5 8 a serve apenas para determinar a constru o geom trica do terreno A textura do terreno aplicada separadamente e pode se utilizar qualquer imagem que contenha uma textura como a da FIG 5 8 b As FIGs 5 9 5 10 e 5 11 apresentam o terreno em sua forma aramada a e texturizada b com diferentes fatores de escala para a altitude Z Uma observa o importante que se for necess rio representar terrenos que possuam pontos com mais de 256 metros de altitude o fator de escala para a altitude dever ser maior do que 1 Quando o fator de escala igual a 1 como na FIG 5 11 os pontos totalmente brancos de um mapa de relevo como ocorre com alguns pontos da FIG 5 8 a por exemplo correspondem a pontos com 256 metros de altitude Apesar de permitir a representa o de terrenos com pontos de grande altitude essa t cnica tem um efeito colateral A discrep ncia entre dois pontos ser sempre proporcional ao maior valor de altitude do terreno dividido por 256 Por exemplo se o maior valor de altitude for 1024 metros a diferen a m nima de altitude entre dois pontos ser de 4 metros FIG 5 9 Terreno aramad
47. imagem de 32 x 32 pixels Apesar de ser aparentemente pequeno se a decomposi o em c lulas considerar que cada pixel equivale a uma c lula um espa o de busca de 1 024 c lulas ou estados obtido sendo que com exce o das c lulas que correspondem a obst culos todas as c lulas podem ser ocupadas pelo dirig vel Ainda quando se passa a considerar a altura representada pelo valor de um dos componentes RGB de cor do pixel deve se multiplicar o tamanho do espa o de busca por 256 resultando em 262 144 c lulas Entretanto para reduzir o espa o de buscas pode se configurar as dimens es da c lula para que ela abranja mais pixels Como exemplo se no caso anterior as dimens es da c lula fossem todas iguais a 4 pixels o espa o de busca seria reduzido para 2 048 estados Considerando que as dimens es da c lula s o configur veis pode se obter o tamanho do espa o de estados atrav s da equa o T S mw cw ml cl 256 ch EQ 6 1 onde T S o tamanho do espa o de estados mw e ml correspondem respectivamente ao valor em pixels da largura e do comprimento da imagem do mapa de relevo e cw cl e ch s o respectivamente a largura o comprimento e a altura da c lula O valor constante 256 corresponde ao valor m ximo de um componente de cor do pixel que varia de O a 255 141 Um cuidado extra a ser tomado que muitas vezes uma simples configura o no tamanho da c lula possibilita a cria o de esp
48. imagens considera a cria o sint tica das imagens ou seja as representa es visuais de objetos criados pelo computador a partir das especifica es geom tricas e visuais de seus componentes A modelagem insere se no campo da Ci ncia da Computa o utilizando se da Computa o Gr fica e da Matem tica Aplicada e Computacional como ferramentas para criar representa es abstratas virtuais de Sistemas F sicos Objetos ou Processos O processamento de imagens considera o processamento das imagens na forma digital e suas transforma es por exemplo para melhorar ou real ar suas caracter sticas visuais Finalmente a an lise de imagens considera as imagens digitais e as analisa para a obten o de caracter sticas desejadas como por exemplo a especifica o dos componentes de uma imagem a partir de sua representa o visual O mercado atual abrange reas bvias como arquitetura e engenharia e outras reas como medicina turismo psicologia etc O cont nuo avan o da computa o gr fica n o seria poss vel sem o avan o paralelo do hardware necess rio para processar e apresentar as imagens como as placas de v deo monitores HMDs Head Mounted Display etc A percep o espacial das imagens geradas alcan ada gra as a estudos sobre a forma como os seres humanos enxergam tridimensionalmente os objetos do mundo A percep o espacial humana baseada 57 principalmente em algumas informa es monoculares e
49. mecanismo de decomposi o em c lulas transformando o ambiente em um conjunto finito de c lulas adjacentes de dimens es fixas representado por um vetor de tr s ou duas dimens es A obten o de um caminho cont guo entre dois pontos quaisquer do ambiente pode ser conseguida ligando se os centros das c lulas que comp em o caminho A decomposi o realizada pelo sistema bastando fornecer as dimens es de cada c lula FIG 6 1 Ambiente utilizado nos sistemas de determina o de caminhos Para a realiza o dos testes dos sistemas de determina o de caminhos foi criado um mapa de relevo heighfield que gera um ambiente um pouco mais desafiador do que o dirig vel normalmente encontraria A FIG 6 1 apresenta esse ambiente que consiste em uma sequ ncia de labirintos pelos quais o dirig vel pode se locomover Algumas paredes possuem fendas que podem ocasionalmente ser utilizadas como atalho caso seja necess rio chegar at o outro lado da parede A FIG 6 2 mostra o mapa de relevo utilizado para a gera o desse ambiente Comparando o mapa de relevo da FIG 6 2 com o ambiente 3D da FIG 6 1 poss vel verificar que as linhas brancas correspondem s paredes os pequenos tra os em cinza correspondem s fendas nas paredes e a parte preta corresponde ao ch o 140 FIG 6 2 Mapa de relevo utilizado no ambiente da FIG 6 1 O mapa de relevo que na FIG 6 2 aparece bem ampliado corresponde a uma
50. meras calibradas e posicionadas em pontos diferentes SINOPOLI et al 2001 A qualidade da reconstru o pode variar de acordo com a resolu o das imagens obtidas e a posi o relativa entre as c meras Por exemplo a vis o humana consiste de dois olhos que apontam para um mesmo local alvo Como os dois olhos est o ligeiramente afastados um do outro o c rebro capaz de realizar uma triangula o e determinar a dist ncia do alvo desde que o alvo esteja a uma dist ncia m xima de aproximadamente 10 metros As c meras tamb m possuem limita es como a luminosidade do ambiente que n o pode ser muito baixa apesar de existirem no mercado as c meras noturnas Outro problema para as c meras s o os motores que podem ocasionar interfer ncias e ru dos nas imagens 52 3 2 2 EFETUADORES Os efetuadores s o os meios pelos quais os rob s se movem e alteram a forma de seus corpos Para entender o projeto de efetuadores preciso saber o conceito de grau de liberdade GDL Contamos um grau de liberdade para cada dire o independente em que um rob ou um de seus efetuadores pode se mover Por exemplo um rob r gido de movimentos livres como um UAV tem seis graus de liberdade sendo tr s para sua posi o x y z no espa o e tr s para sua orienta o angular conhecidos como yaw roll e pitch Esses seis graus de liberdade definem o estado cinem tico ou pose do rob O estado din mico de um rob in
51. movimentam eles tamb m est o sujeitos a for as aerodin micas distinguindo se as seguintes for as e torques arrasto aerodin mico sustenta o aerodin mica e a a o das superf cies de atua o aerodin micas lemes ou profundores Os principais componentes das for as din micas no dirig vel s o os associados s massas e in rcias virtuais Eles aparecem de forma significativa em ve culos que flutuam num fluido como submarinos e dirig veis Nesses ve culos a massa do fluido por eles deslocada da ordem de grandeza da massa do pr prio ve culo devido energia requerida para movimentar o fluido em torno do pr prio ve culo quando este se move que aparecem os efeitos de massas e in rcias virtuais A consegii ncia pr tica disso que o ve culo aparenta ter massa e in rcia maiores do que as que ele realmente possui Em KHOURY e GILLETT 1999 encontra se o desenvolvimento te rico do assunto e mostrado que para maioria dos dirig veis as massas e in rcias virtuais s o da ordem de grandeza das massas e in rcias do pr prio ve culo quando em repouso 4 2 3 FOR AS DE PROPULS O Geralmente os dirig veis de grande porte geram suas for as de propuls o atrav s da rota o de h lices acionadas por motores combust o J os dirig veis de pequeno porte tamb m utilizam h lices mas acionadas por motores el tricos ou motores combust o baseados em metanol ou gasolina Quando s o utilizados mot
52. mputo das for as e torques tratado com exclusividade na subse o 5 2 4 Seja F t a soma de todas as for as e 7 t a soma de todos os torques que agem no dirig vel no instante de tempo t Pode se determinar L t e A t atrav s de L t F t dt e A t c t dt EQ 5 9 onde dt o tamanho do passo de simula o em segundos Entretanto para computar corretamente a posi o e a orienta o do dirigivel no instante t necess rio ter o momentum linear e o momentum angular acumulados ao longo da simula o o que corresponde a realizar a seguinte opera o a cada passo da simula o L L F t dt e A A t t dt EQ 5 10 onde L e 4 s o respectivamente o momentum linear e o momentum angular acumulados Agora pode se definir x t v t d ad qt _ w q 2 pad Lit FO l EQ 5 11 A t T t A multiplica o de w t por q t consiste na multiplica o do quaterni o qw 0 w t por q t A partir das formula es supracitadas apresentado a seguir um algoritmo em alto nivel que demonstra a integra o usando o m todo de Euler KRUS 2007 No algoritmo em pseudoc digo da FIG 5 1 a linha 01 recebe como par metro o valor de dt que consiste no tamanho do passo de simula o ou integra o em segundos Na linha 03 h uma chamada para um m todo que calcula todas as for as e torques atuantes no dirigivel no tempo t Detalhes de implementa o desse m todo s o apresentados na subse o 5 2 4
53. o aos dirig veis reais H muitos outros trabalhos relacionados com o desenvolvimento de ve culos a reos aut nomos n o tripulados principalmente no que tange navega o e ao controle do ve culo abordando ambientes previamente conhecidos ou n o Qualquer tentativa de descrever mesmo que sucintamente cada um ou uma pequena parte desses trabalhos ocuparia diversas p ginas A descri o dos trabalhos supracitados se deve ao fato de eles terem elementos de grande semelhan a com os do presente trabalho Antes de entrar especificamente no assunto do presente trabalho se faz necess rio o conhecimento de alguns conceitos gerais de outras reas O cap tulo seguinte apresenta um embasamento te rico para o entendimento do restante da disserta o S o abordados quatro assuntos principais que s o Agentes Ambientes e Sistemas Multiagentes Rob tica Computa o Gr fica e OpenGL e Aprendizado por Refor o 39 3 FUNDAMENTACAO TEORICA Este cap tulo dedicado a fazer uma descri o dos principais conceitos utilizados no desenvolvimento desta disserta o com o intuito de proporcionar ao leitor um melhor entendimento da problem tica e da solu o aqui tratadas S o abordados quatro assuntos Agentes Ambientes e Sistemas Multiagentes Rob tica Computa o Gr fica e OpenGL e Aprendizado por Refor o Vale ressaltar que as subse es a seguir n o objetivam esgotar os respectivos assuntos O objetivo aqui elu
54. o de caminhos o algoritmo A nem sempre retorna um caminho bom Um dos fatores que contribui para isso o fato de a componente heur stica limitar a quantidade de estados a ser visitada impedindo uma explora o maior do ambiente Certamente uma forma mais elaborada de determinar o valor da componente heur stica pode melhorar o caminho encontrado mas consegiientemente pode reduzir o desempenho do algoritmo De acordo com os resultados aqui obtidos a utiliza o de algoritmos de aprendizado como o Q Learning para resolu o do problema de determina o de caminhos muitas vezes 146 pode levar a resultados mais satisfat rios Quando bem parametrizado e implementado o algoritmo Q Learning permite a inclus o de diversas restri es para compor a solu o do problema Sendo o algoritmo baseado em um mecanismo de aprendizado atrav s de puni o e recompensa poss vel lan ar m o desse mecanismo para valorizar algum comportamento espec fico por parte do agente A seguir s o apresentados detalhes do sistema de determina o de caminhos que utiliza o algoritmo O Learning para encontrar o caminho entre dois pontos 6 3 1 USANDO O ALGORITMO Q LEARNING Um dos principais diferenciais da implementa o utilizando AR para a anterior que usou o A est na possibilidade de inclus o de algumas restri es extras para compor a solu o do problema Isso quer dizer que al m de aprender um caminho cuja dist ncia pr
55. o restaura a posi o dos componentes do dirig vel para a posi o determinada durante a cria o de cada um dos componentes componente e i Este bot o calcula o centro de gravidade do dirig vel e reajusta as coordenadas dos componentes de forma que o centro de gravidade passe a ser a origem do SCL e j Este bot o cancela a cria o de um dirig vel retornando janela principal N o est dispon vel quando a oficina acessada para alterar um dirig vel j criado e k Este bot o confirma a cria o do dirig vel que est sendo configurado e retorna tela principal adicionando o novo dirig vel lista Available Blimps Uma observa o importante que sempre que se terminar a configura o dos componentes de um dirig vel na oficina de cria o de dirig veis necess rio clicar no bot o da FIG 5 7 1 para determinar o centro de gravidade do dirig vel Caso contr rio ao iniciar a simula o os torques que deveriam atuar no dirig vel n o poder o ser determinados pois o centro de gravidade seria desconhecido Os dirig veis criados podem ser alterados clicando se no quarto bot o da barra de ferramentas mostrado na FIG 9 7 d Esse bot o s estar habilitado se um dirig vel estiver selecionado na listagem Available Blimps que mostra todos os dirig veis j criados Nessa mesma listagem poss vel ativar ou desativar um dirig vel clicando na caixa de checa
56. para a fun o de transi o uma a o apropriada no tempo t an resultando em 70 Si O S 4 EQ 3 12 Em muitos problemas reais n o se tem conhecimento a priori desta fun o mas somente em tempo real tornando desta forma o processo de aprendizado totalmente din mico e desprovido de qualquer forma de planejamento Nos problemas onde poss vel o conhecimento a priori da fun o de transi o fact vel a idealiza o de um modelo mental ou modelo te rico do ambiente por parte do agente permitindo a realiza o de alguma forma de planejamento que possibilitar a acelera o do processo de aprendizado Uma fun o de recompensa r define o objetivo do problema de AR Basicamente ela mapeia os estados ou pares estado a o do ambiente em um nico n mero que a recompensa indicando a atratividade do estado O nico objetivo do agente maximizar a recompensa total que recebida ao longo do tempo A fun o de recompensa define quais eventos s o bons e quais s o ruins para o agente Em um sistema biol gico por exemplo poderia ser apropriado identificar as recompensas como prazer e dor Elas s o caracter sticas imediatas e bem definidas do problema Como tal a fun o de recompensa deve ser necessariamente fixa No entanto esta pode servir como base para a altera o da pol tica Enquanto a fun o de recompensa indica qual a o imediatamente mais vantajosa a fun o de valor indic
57. reais pode ser realizada de forma menos traum tica consistindo basicamente na realiza o de ajustes nos coeficientes adimensionais do tipo de dirig vel que est sendo simulado A implementa o de um modelo matem tico para um simulador de ve culos rob ticos a reos consiste basicamente em resolver os problemas de cinem tica e din mica de corpos r gidos Como ocorre em problemas de simula o de cinem tica e din mica de part culas isso demanda o desenvolvimento de um conjunto de algoritmos capazes de calcular as for as atuantes no dirig vel e determinar como elas alteram a posi o do dirig vel relativa ao ambiente em que est inserido Entretanto como o dirig vel se trata de um corpo r gido que se diferencia de uma part cula por ter dimens es consider veis t o importante quanto a posi o em rela o a um referencial a orienta o do dirig vel com rela o a um referencial Isso significa que todos os momentos ou torques atuantes no dirig vel em um determinado instante do tempo tamb m devem ser determinados Os conceitos fundamentais utilizados s o principalmente as tr s leis de Newton a din mica b sica de corpos r gidos for a e torque opera es com vetores e transforma es geom tricas deriva o e integra o num rica Assume se que o leitor tenha um conhecimento b sico desses assuntos Os conceitos mais importantes est o resumidamente descritos a seguir com algumas obse
58. s velocidades angulares p q r todas escritas com respeito ao sistema de coordenadas fixado SCL Sistema de Coordenadas Local no corpo do dirig vel sendo x u v w p q r O vetor acelera o a obtido derivando se o vetor x Para o desenvolvimento de estrat gias de controle e navega o bem como de simula o do modelo as velocidades s o frequentemente transformadas do sistema de coordenadas do dirigivel para um sistema de coordenadas inercial SCA Sistema de Coordenadas do Ambiente fixo em um ponto do ambiente no qual o vetor de velocidades denotado por T X yte WPu tatal EQ 4 2 respectivamente associados as dire es Norte Leste e Acima termos indexados por N L e A 4 3 2 MATRIZ DE MASSA A matriz de massa M incorpora todas as massas e in rcias do dirig vel incluindo os termos de massas e in rcias virtuais associados ao fato de estar se tratando de um ve culo flutuante mais a massa vari vel dos balonetes Para o dirig vel aqui considerado a matriz de massa corresponde ao Tensor de In rcia HIBELER 2005 visto que as massas e in rcias virtuais s o desprezadas e que n o s o utilizados balonetes por se tratar inicialmente de ve culos de pequeno porte para v o em baixa altitude 4 3 3 VETOR DE FOR AS AERODIN MICAS O vetor de for as aerodin micas A cont m os termos aerodin micos do modelo oriundos do corpo do dirig vel e das superf cies de control
59. se os termos da diagonal principal do tensor de in rcia do corpo r gido Desses termos diagonais calculam se os produtos de in rcia para determinar os termos n o diagonais da matriz do tensor de in rcia necess rios para complementar o tensor de in rcia e prepar lo para causar resist ncia a movimentos angulares em qualquer eixo que passe pelo centro de gravidade Em termos gerais o tensor de in rcia consiste em um fator escalar entre o momentum angular A t e a velocidade angular w t Cada componente do dirig vel exerce uma influ ncia no tensor de in rcia proporcional ao quadrado da dist ncia do componente considerado ao centro de gravidade do dirig vel Como na maioria dos casos os dirig veis s o sim tricos com rela o ao plano formado pelos eixos XZ do SCL a resist ncia a movimentos angulares 99 no eixo X igual para qualquer sentido da rota o Foge ao escopo desse trabalho esgotar o assunto sobre tensores de in rcia que por si s assunto para um cap tulo inteiro Um estudo mais aprofundado pode ser encontrado em HIBELER 2005 5 1 6 M TODOS DE INTEGRA O NUM RICA Existem v rios m todos de integra o utilizados para determinar os valores futuros das vari veis de estado em simuladores semelhantes ao desenvolvido neste trabalho KRUS 2007 Dentre eles por quest es pr ticas foi escolhido o m todo de Euler O m todo Runge Kutta por ser bastante utilizado tamb m apresentado ap
60. um objeto A obstrui um objeto B o c rebro sabe que o objeto A est mais pr ximo do que o objeto B Densidade de Texturas Conhecido tamb m como gradiente de texturas este fen meno visual baseia se no fato de que muitos objetos possuem em sua apar ncia algum tipo de padr o com certa regularidade 58 Nesse caso medida que os padr es aparecem mais densos e menos detalhados mais distantes estar o do observador As texturas tamb m auxiliam na percep o do movimento Se uma esfera met lica polida estiver girando dificilmente um observador perceber o movimento Caso ela possua uma textura quadriculada o movimento facilmente percebido Varia o da Reflex o da Luz A mudan a da intensidade da luz refletida ao longo de uma superf cie de um objeto fornece informa es sobre a forma e a curvatura da superf cie desse objeto Se n o for gerada uma varia o na cor dos pontos da superf cie a identifica o do objeto pode se tornar dif cil Sombras e Sombreamento Este efeito til na determina o da posi o de um objeto em rela o a um piso colocado abaixo deste ou na defini o relativa entre objetos Informa es Visuais Estereosc picas Como os olhos est o posicionados em lugares diferentes cada um deles v uma mesma cena de forma diferente Essa diferen a chamada disparidade binocular O c rebro usa essas diferen as para obter a dist ncia relativa dos objetos A estereoscopia
61. uma aplica o cliente qualquer que queira utilizar dados do simulador para por exemplo estend lo com algoritmos inteligentes O protocolo estabelecido b sico consistindo em comandos de texto que seguem um esquema de passagem de par metros dependendo do tipo de comando dado Um requisito b sico do servidor de simula o que ele seja capaz de fornecer dados espec ficos de um dirig vel ou do ambiente como dados do GPS posi o do inclin metro orienta o imagens das c meras embarcadas nos dirig veis o mapa de relevo do ambiente etc Al m de comandos para obten o de dados h tamb m comandos instrutivos para acionar propulsores definir uma rota etc Os comandos aceitos pelo servidor de simula o que comp em o protocolo de comunica o entre o servidor de simula o e uma aplica o cliente s o apresentados a seguir Comandos para Obten o de Dados e BLPCOUNT obt m a quantidade de dirig veis ativos na simula o N o necess rio nenhum outro par metro para esse comando O simulador retorna um nico valor num rico contendo a quantidade de dirig veis ativos e BLPSNAMS obt m uma lista com os nomes dos dirig veis ativos na simula o N o necess rio nenhum outro par metro para esse comando O simulador retorna uma lista de nomes onde cada nome se encontra em uma linha dessa lista e BLMPOSIT obt m a posi o global de um dirig vel simulando um GPS necess rio
62. virtual tridimensional dirig veis navegando sobre terrenos de diversos tipos contendo objetos de diferentes tipos que aparentam objetos do mundo real Os dirig veis podem ser constru dos dentro do pr prio software de simula o e diversos par metros podem ser configurados de forma a deixar o dirig vel com a maior semelhan a visual e comportamental poss vel em rela o aos dirig veis reais O ambiente de atua o do dirig vel tamb m pode ser constru do pelo usu rio sendo poss vel simular ambientes abertos e fechados Nos ambientes abertos o terreno formado por um mapa de relevo que consiste em uma imagem monocrom tica cujas dimens es determinam o tamanho do terreno simulado e a profundidade de cor do pixel determina a altitude do terreno no ponto relativo posi o do pixel na imagem Os ambientes fechados consistem em um plano envolvido por quatro paredes e um teto sendo todas as dimens es configur veis Em ambos os tipos de ambiente poss vel inserir objetos tridimensionais objetos estes que podem ser obtidos em algum reposit rio como na internet ou podem ser constru dos em ferramentas de modelagem 3D Uma das caracter sticas marcantes do simulador que ele capaz de reproduzir o comportamento f sico dos dirig veis Isso foi obtido implementando se o modelo matem tico desse tipo de ve culo diretamente no simulador ou seja sem a utiliza o de ferramentas externas como o Matlab As for as e os torqu
63. visa se o estabelecimento de dirig veis n o tripulados com significativos graus de autonomia durante todas as fases de suas miss es incluindo a habilidade de planejar e executar sensoriamento e navega o diagnosticar e recuperar se de falhas e adaptativamente replanejar miss es baseando se na avalia o em tempo real de informa o sensorial e de restri es ambientais O projeto AURORA gerou diversos trabalhos cient ficos dos quais os principais s o comentados mais adiante Em ELFES et al 1998 foram descritos alguns aspectos importantes do projeto descrita a plataforma f sica do projeto que consiste em um dirig vel n o tripulado acompanhado remotamente por uma esta o m vel terrestre O equipamento embarcado no dirig vel conta com um PC104 sensores como inclin metro c mera e um receptor GPS H tamb m uma especifica o da arquitetura de software e da interface homem m quina O trabalho tamb m d uma vis o superficial da modelagem din mica e do sistema de controle da percep o e navega o baseada em vis o e de navega o aut noma Tamb m s o apresentados alguns argumentos a favor da utiliza o de dirig veis em vez de avi es ou helic pteros em tarefas como monitoramento e inspe o ambiental Dentre os argumentos citados est o o baixo custo de opera o a capacidade de pairar no ar a baixa turbul ncia a 27 capacidade de pousar e decolar na vertical e o baixo consumo de combust vel
64. 6 e do F7 PageDown Reduz a altitude da c mera apenas c mera do F6 e do F7 Seta Acima Aumenta a pot ncia dos propulsores da g ndola para frente Seta Abaixo Aumenta a pot ncia dos propulsores da g ndola para tr s Seta Esquerda Aumenta a pot ncia do propulsor de cauda para a esquerda Seta Direita Aumenta a pot ncia do propulsor de cauda para a direita G Desliga os propulsores da g ndola C Desliga o propulsor da cauda A Rotaciona o eixo dos propulsores de g ndola para cima quando forem vetoriz veis Z Rotaciona o eixo dos propulsores de g ndola para baixo quando forem vetorizaveis I Exibe oculta informa es em tela sobre o dirigivel selecionado 1 Altera o tamanho do cen rio para 320 x 240 pixels 2 Altera o tamanho do cen rio para 640 x 480 pixels 3 Altera o tamanho do cen rio para 800 x 600 pixels 4 Altera o tamanho do cen rio para 1024 x768 pixels 5 Altera o tamanho do cen rio para 1280 x 1024 pixels Al m dos comandos de teclado da TAB 9 1 tamb m est o dispon veis alguns comandos atrav s do mouse Mantendo o bot o esquerdo do mouse pressionado sobre o cen rio ao mover o mouse a c mera rotaciona sobre o objeto selecionado mas somente se a c mera selecionada for a do ambiente acionada pela tecla F7 ou a externa ao dirig vel acionada pela tecla F6 Se o bot o direito do mouse for mantido pressionado sobre o cen rio caso o mouse 175 seja movimentado para frente e para tr s a c mera se apro
65. 7 5 0 0 05 Tree 120 135 7 5 0 0 05 Tree 120 145 7 5 0 0 05 Tree 120 155 7 5 0 0 05 Tree 80 0 7 5 0 0 05 Truck 0 27 2 6 90 0 04 Wind Mill 130 100 10 90 0 60 Wind Mill 130 80 10 90 0 60 O cen rio composto por 71 objetos est ticos sendo que alguns deles parecem ser mais de um objeto O objeto Buildings por exemplo consiste em um conjunto de 5 pr dios Al m de pr dios h como inserir diversos objetos no ambiente de simula o como casas est dios 127 de futebol rvores carros caminh es lojas lanchonetes etc Com a TAB 5 1 poss vel reconstruir um ambiente id ntico ao da FIG 5 25 A FIG 5 27 mostra a vis o da c mera embarcada de um dos dirig veis apontando para um est dio de futebol Como se pode observar a possibilidade de se criar diferentes ambientes com um bom n vel de semelhan a com a realidade depende n o s da renderiza o do terreno e de seu relevo em si mas tamb m dos objetos inseridos no ambiente de simula o FIG 5 27 Imagem do est dio obtida a partir da c mera embarcada no dirig vel A FIG 5 28 mostra uma vis o a rea do ambiente urbano criado a partir da TAB 5 1 poss vel diferenciar claramente os diferentes tipos de estruturas representados pelos objetos tridimensionais inseridos no ambiente de simula o poss vel distinguir rvores diferentes pr dios casas ruas o est dio etc 128 A importa o
66. ATRIZ DE MASSA as ani a O AR Go Nae et 83 VETOR DE FOR AS AERODIN MICAS eee 83 VETOR DE GRAVIDADE E FLUTUA O 84 MODELO DA FOR A DE PROPULS O 85 QEPEMO DO VENTO riso sanerial amado Lad LANGE LEO ADA OS an ad 85 TERMOS COMPLEMENTARES ua isitaizaaiis feras GRI GR e Ienala rinses rre 86 CONSIDERA ES SOBRE O CAP TULO 86 O SIMULADOR siso ns ices ido aa q 87 A IMPLEMENTA O DO MODELO MATEM TICO 88 AS VARI VEIS DE ESTADO xx cus assis Sean ada RIR qa ia oly alate 89 A INTEGRA O DOS PASSOS DE SIMULA O sssi 91 AS CLASSES IMPLEMENTADAS iso isa rs RA S SA ten Bn ecacc 93 A DETERMINA O DAS FOR AS E DOS TORQUES 96 O TENSOR DE IN RCIA Sto Gast alada Geers Hi da ss 99 M TODOS DE INTEGRA O NUM RICA 100 OBSERVA ES SOBRE A IMPLEMENTA O DO MODELO MATEM TICO 102 A RENDERIZA O DAS IMAGENS TRIDIMENSIONAIS t 103 A RENDERIZA O DOS DIRIGIVEIS 0 cccsssssssssssssessssssesssssssssssssssesssssseesesssenss 105 5 2 2 5 2 3 5 3 5 3 1 5 3 2 3 3 3 5 3 4 5 3 5 5 3 6 5 4 5 4 1 5 5 5 5 1 5 5 2 5 6 6 1 6 2 6 2 1 6 3 6 3 1 6 4 7 1 7 2 9 1 9 1 1 9 1 2 9 1 3 A RENDERIZA O DO TERRENO eee 107 A RENDERIZA O DE OBJETOS GEN RICOS 10 A OFICINA DE CONSTRU O DE DIRIGIVEIS cccccsscssssssessesstesessessesseesseeses 111 A CONFIGURA O DO ENVELOPE eee 112 A CONFIGURA O DA GONDOLA cccscssssessesssessssscstsscevss
67. AUDA Como visto na subse o 5 1 3 o dirig vel possui componentes exclusivamente aerodinamicos Esses componentes s o os lemes de cauda que tamb m podem ser configurados na oficina de constru o de dirig veis Na atual vers o do simulador a posi o dos lemes n o pode ser configurada sendo que eles ficam sempre em formato de cruz no fim da cauda do dirig vel O comprimento e a largura dos lemes s o configur veis bem como sua massa e seu coeficiente aerodin mico que equivale ao coeficiente de arrasto dos outros componentes Para simplificar as configura es s o aplicadas igualmente aos quatro lemes A FIG 5 19 mostra a janela de configura o dos lemes de cauda 116 Tail Rudders Setup Component Name Aerodynamic Surface Length rm Width rm Mass Kg Aerodyn Coef 0 40 84 0 20 pI omo 4 120 s X Ca FIG 5 19 Janela de configura o dos lemes de cauda do dirig vel A FIG 5 20 mostra algumas configura es de lemes de cauda A FIG 5 20 a mostra um leme de cauda discreto que ter uma influ ncia pequena na movimenta o do dirig vel Na FIG 5 20 b os lemes s o mais compridos exercendo maior influ ncia na movimenta o do dirig vel Por fim a FIG 5 20 c exibe um leme de tamanho consider vel e que certamente exercer grande resist ncia a guinadas e demais movimentos angulares do dirig vel yy FIG 5 20 Diferentes configura es dos lemes de cauda do d
68. ELHO L GOMES J Sistemas Graficos 3D Instituto de Matematica Pura e Aplicada IMPA S rie de Computa o e Matematica Rio de Janeiro 2001 ISBN 85 244 0167 2 VICCI L Quaternions and Rotations in 3 Space The Algebra and its Geometric Interpretation Technical Report University of North Carolina April 2001 VIDAL F Sistema de Navega o para Dirig veis A reos N o Tripulados Baseado em Imagens Disserta o de Mestrado Instituto Militar de Engenharia Rio de Janeiro Brasil 2007 WATKINS C J C H Learning with Delayed Rewards PhD Thesis Cambridge University Psychology Department 1989 WATKINS C J C H DAYAN P Q Learning Machine Learning 8 3 4 279 292 1989 WIKIPEDIA History of Unmanned Aerial Vehicles Online Dispon vel http en wikipedia org wiki History_of unmanned aerial vehicles capturado em 11 de maio de 2007 WILLIAMS S B DISSANAYAKE G DURRANT WHYTE H An Efficient Approach to the Simultaneous Localization and Mapping Problem Proceedings of the 2002 IEEE International Conference on Robotics amp Automation Washington USA May 2002 WOOD M F DELOCACH S A An Overview of The Multiagent Systems Engineering Methodology Lecture Notes in Computer Science Vol 1957 Springer Verlag Berlin January 2001 163 ZAMSTEIN L M ARROYO A A SCHWARTZ E M Koolio Path Planning Using Reinforcement Learning on a Real Robot Platform Florida Conference on Recent Advances in
69. G ou BMP Na regi o nomeada Environment Size poss vel configurar a altura o comprimento e a largura do ambiente fechado nessa ordem Na regi o Texture Density pode se configurar a densidade da textura aplicada no ch o nas paredes e no teto respectivamente Quanto menor for o valor informado menos densa ser a textura O bot o Preview permite pr visualizar o ambiente rec m criado antes mesmo de iniciar a simula o A resolu o de exibi o da pr visualiza o pode ser configurada esquerda do bot o sendo que nesse caso o ambiente sempre mostrado em tela cheia e na resolu o selecionada Ap s fornecer todas as configura es desejadas para a cria o do ambiente basta clicar no bot o OK para retornar tela principal e prosseguir com a cria o dos dirigiveis para posteriormente iniciar a simula o 168 9 1 3 CRIANDO UM AMBIENTE ABERTO Se na janela da FIG 9 2 a op o Outdoors estiver marcada ao clicar no bot o OK a janela da FIG 9 4 sera exibida Essa janela permite criar um ambiente aberto sendo que assim como feito para ambientes fechados o usu rio deve fornecer algumas caracter sticas do ambiente as quais diferem um pouco das caracter sticas de um ambiente fechado As dimens es do terreno a textura do terreno e os objetos que estar o presentes no ambiente s o algumas das caracter sticas configur veis como elucidado mais adiante Um mapa de relevo do a
70. IG 5 32 Textura da regi o montanhosa ATAB 5 5 mostra a avalia o de desempenho do simulador para a regi o montanhosa TAB 5 5 Avalia o do desempenho de renderiza o do ambiente montanhoso Qtde Dirig veis Resolu o Quadros Segundo 3 320 x 240 21 2 3 640 x 480 20 9 3 800 x 600 20 6 3 1024 x 768 18 0 3 1280 x 1024 17 9 Para concluir a avalia o de desempenho dos gr ficos do simulador a FIG 5 33 apresenta um ambiente de mar aberto Uma quantidade vari vel de dirig veis utilizada para verificar o impacto no desempenho A FIG 5 34 apresenta o mapa de relevo e a textura utilizada para o ambiente de mar aberto Na TAB 5 6 s o mostradas as taxas de quadros por segundo para diferentes resolu es e para diferentes quantidades de dirig veis De acordo com os dados da TAB 5 6 percept vel que a quantidade de dirig veis presentes no ambiente de 133 simula o n o tem tanto impacto no desempenho do simulador Isso significa que graficamente o dirig vel n o um objeto complexo Cada dirig vel presente no simulador requer processamento para calcular o seu comportamento f sico ou seja sua posi o e orienta o em resposta s entradas recebidas O baixo impacto no desempenho gr fico tamb m mostra que o c mputo do modelo matem tico n o muito custoso TAB 5 6 Avalia o de desempenho do ambiente de mar aberto
71. INSTITUTO MILITAR DE ENGENHARIA RICARDO MAROQUIO BERNARDO SIMUBLIMP UMA CONTRIBUICAO AO DESENVOLVIMENTO DE ALGORITMOS INTELIGENTES PARA UMA EQUIPE DE DIRIGIVEIS ROBOTICOS AUTONOMOS Disserta o de Mestrado apresentada ao Curso de Mestrado em Sistemas e Computa o do Instituto Militar de Engenharia como requisito parcial para obten o do t tulo de Mestre em Sistemas e Computa o Orientador Prof Paulo Fernando Ferreira Rosa Ph D Rio de Janeiro 2007 c2007 INSTITUTO MILITAR DE ENGENHARIA Pra a General Tib rcio 80 Praia Vermelha Rio de Janeiro RJ CEP 22290 270 Este exemplar de propriedade do Instituto Militar de Engenharia que poder inclu lo em base de dados armazenar em computador microfilmar ou adotar qualquer forma de arquivamento permitida a men o reprodu o parcial ou integral e a transmiss o entre bibliotecas deste trabalho sem modifica o de seu texto em qualquer meio que esteja ou venha a ser fixado para pesquisa acad mica coment rios e cita es desde que sem finalidade comercial e que seja feita a refer ncia bibliogr fica completa Os conceitos expressos neste trabalho s o de responsabilidade do autor e do orientador BS181 Bernardo Ricardo Maroquio SimuBlimp uma Contribui o ao Desenvolvimento de Algoritmos Inteligentes para Uma Equipe de Dirig veis Rob ticos Aut nomos Ricardo Maroquio Bernardo Rio de Janeiro Instituto Militar de Engenharia
72. MPUTA O GR FICA E OPENGL o scccsscsssesssssesssssessessssscsscsucsecscseesesseesseneeses 57 BBA VISAO GERAD sap E toes A A O ud aa 57 DD OPEN Ges a a SS idan a aa 59 3 3 3 TRANSFORMA ES GEOM TRICAS eee 61 334 OQUATERNI ES aiii id SR A a ae 64 3 3 5 CONCEITOS COMPLEMENTARES eres 65 3 3 6 MODEEACEMIGEOMEBTRICA so costae d aura a e as ata 66 3 4 APRENDIZADO POR REFOR O eee 68 3 4 1 342 3 4 3 3 4 4 3 5 4 1 4 2 4 2 1 AD 4 2 3 4 2 4 4 3 4 3 1 4 3 2 43 3 4 3 4 4 3 5 4 3 6 4 3 1 4 4 5 1 5 1 1 5 1 2 5 1 3 5 1 4 5 1 5 5 1 6 5 1 7 5 2 5 2 1 DEFINICAO asi eat Sedma oral ett dele id ma a ERINA 69 ELEMENTOS DO APRENDIZADO POR REFOR O 70 REFORNOA VALIATIVO o ss dias Sei ida AD 4 hee pa 72 ALGORITMO O LEARNINO sus sois tasas den oe US dan Soe lee 74 CONSIDERA ES SOBRE O CAP TULO meme 77 O MODELO MATEM TICO DO DIRIGIVEL i r 78 INTRODU O ses O toh O a a 78 PRINC PIOS B SICOS DE OPERA O DE DIRIG VEIS 79 FOR AS AEROST TICAS asus jccck essen SE stato snaus tactaes Gite lahat shaved beanies 79 FOR AS AERODINAMICAS E DIN MICAS temem 81 FOR AS DE PROPULS O en do id ai Ca 81 SUPERF CIES AERODINAMICAS ccccsscssssssssessesssssssessucscsessessessscssssessssucscsscsseses 82 OS TERMOS DO MODELO DIN MICO ssssssssesssssessessessessessessessesseesssncsesseeseeses 82 VETOR VELOCIDADES qu ss do die ce RE cic a a la 83 M
73. PENHO DA UTILIZACAO REMOTA Para que o simulador possa ser usado remotamente al m de bom desempenho gr fico ele deve ser capaz de enviar e receber dados com rapidez de para a aplica o cliente Esta subse o apresenta alguns resultados de testes realizados com o simulador sendo acessado remotamente por uma aplica o cliente solicitando e enviando dados Os testes foram realizados em tr s diferentes meios f sicos localmente com cliente e servidor rodando no mesmo computador usando o padr o ethernet de 100 MBits segundo e usando o padr o sem fio 802 11g de 55MBits segundo O primeiro teste consistiu em solicitar a posi o de um dirig vel continuamente por um per odo de 30 segundos Os resultados dos testes mostraram que esse tipo de consulta enviando e recebendo algumas poucas dezenas de caracteres pode ser utilizada sem problemas independente do meio f sico A TAB 5 7 apresenta os resultados obtidos TAB 5 7 Avalia o de desempenho de uma consulta simples ao servidor de simula o Tipo de Rede Respostas Segundo Local 3165 567 Ethernet 2755 033 802 11g 723 2 A an lise de desempenho de solicita es das imagens das c meras embarcadas foi um pouco mais elaborada devido quantidade de dados que uma imagem cont m Os testes consistiram em solicitar continuamente durante 30 segundos imagens de uma das c meras embarcadas com o dirig vel em movimento Pelo fato de o canal de comun
74. RIG VEL A modelagem matem tica de fundamental import ncia para a simula o computacional de sistemas de controle n o lineares O principal objetivo da modelagem prover em uma forma adequada e de f cil compreens o dados de sa da do sistema para os estudos que se fa am necess rios Obviamente a obten o de um modelo preciso n o deve consumir mais recursos do que realizar ensaios com o modelo real O modelo deve ter a precis o requerida mas deve ser suficientemente simples para permitir a determina o das suas sa das com os meios dispon veis em tempos adequados compromisso simplicidade x precis o Este cap tulo apresenta o modelo matem tico do dirig vel bem como uma breve descri o dos termos que o comp em As altera es no modelo para uso e implementa o no presente trabalho tamb m s o apresentadas 4 1 INTRODU O Quando se trata de ve culos a reos em geral e dirig veis em particular necess rio se dispor de modelos razoavelmente complexos cuja determina o constitui por si s tema de pesquisa que extrapola os principais objetivos desta disserta o Optou se ent o pelo uso e adapta o do modelo desenvolvido por GOMES e RAMOS 1998 posteriormente estendido para o dirig vel AS800 por RAMOS 2002 O modelo reconhecido pelas comunidades acad mica e industrial salientando antecipadamente a presen a de aproxima es nos processos associados s necess rias mudan as de escala
75. Robotics Miami Florida May 25 26 2006 164 9 APENDICE 165 9 1 AP NDICE 1 MANUAL DE UTILIZA O DO SIMULADOR Para utilizar o simulador desenvolvido no presente trabalho doravante denominado SimuBlimp necess rio conhecer suas funcionalidades As subse es deste anexo apresentam todas as op es de cria o e configura o de ambientes e de dirig veis presentes no SimuBlimp 9 1 1 A TELA PRINCIPAL A FIG 9 1 mostra a tela principal do simulador Nesta figura poss vel notar que na barra de ferramentas apenas o primeiro o sexto e o s timo bot es est o habilitados O sexto bot o mostra uma janela de ajuda com os comandos do simulador O s timo bot o executa a sa da do sistema O primeiro bot o aciona a cria o do ambiente de simula o Ao clicar nesse bot o que o nico bot o de controle habilitado a janela da FIG 9 2 exibida A SimuBlimp 4 0 x Simulator Environment Blimp Help me x B ole Available Blimps Selected Blimp Info Environment Info Height Map Image Ground Texture Image Height Map Scale Server Binding IP Binding Port Wind Speed fi 92 168 1 101 9901 Light Mode FIG 9 1 Tela principal do SimuBlimp 166 Select Environment Type x Indoors Outdoors X Cancel FIG 9 2 Janela de sele o de tipo de ambiente Na FIG 9 2 ao clicar no bot o OK se a op o Indoors estiver marcada a janela da FIG 9
76. Sec Helix Coefficient 020 los pI 50 pa 1050 4 X Cancel FIG 5 21 Janela de configura o do propulsor de cauda do dirigivel FIG 5 22 Diferentes configura es do propulsor de cauda do dirig vel 118 5 3 6 A CONFIGURA O DOS COMPONENTES EMBARCADOS Os principais componentes que podem ser embarcados sensores tamb m podem ser configurados Eles podem estar ou n o presentes no dirig vel e no caso da c mera h a op o dela ser mon cula ou estereosc pica ou seja ter uma ou duas c meras Na atual vers o do simulador os sensores pass veis de simula o s o a c mera o girosc pio o inclin metro o aceler metro o altimetro e o GPS cujos detalhes s o apresentados na subse o 3 2 1 A FIG 5 17 mostra a janela de configura o dos componentes embarcados A adi o de todos os componentes exceto os sensores requer a defini o das suas posi es relativas ao sistema de coordenadas local do dirig vel Entretanto durante a constru o a defini o da posi o configurada pelo usu rio est relacionada ao centro volum trico do envelope Embedded Components Setup Camera GPS None Mass Kg Mass Kg C Monocular 0 050 Al Have 0 050 A Stereo Gyroscope Inclinometer Mass Kg Mass Kg Have ooo Ed Have ooo E Altimeter Accelerometer Mass Kg Mass Kg Have ooo Ei Have ooo E X Cancel FIG 5 23 Janela de configura o dos equipamen
77. UM AMBIENTE FECHADO 167 CRIANDO UM AMBIENTE ABERTO 169 9 1 4 CRIANDO OS DIRIG VEIS 9 1 5 INICIANDO A SIMULA O cosas saindo dd a EO RU dA cleans FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG FIG LISTA DE ILUSTRACOES 1 1 Alguns VANTS de destaque a V 1 b Scout c Pioneer d Predator B 18 2 1 Esbo o da arquitetura geral do projeto AURORA RAMOS 2002 28 2 2 Simulador do AS800 em Java VRML RAMOS et al 1999 ccecccceceseeeseeeees 29 2 3 Diagrama de Casos de Uso do Simulador do SDANT PINHEIRO 2006 33 2 4 Diag Sequ ncia do Caso de Uso Monitorar Ambiente PINHEIRO 2006 34 2 5 Diagrama de Classes do Agente PINHEIRO 2006 0 ccceeecceeseeeseeteceteeeeeeeees 34 2 6 Fragmento do Diagrama de Metas PINHEIRO 2006 35 2 7 Intera o entre os m dulos do sistema de navega o VIDAL 2007 37 2 8 Fluxograma do processamento de imagens VIDAL 2007 37 2 9 Trajet ria em situa o com obst culos no espa o 3D VIDAL 2007 38 3 1 Intera o entre um agente e um ambiente xs asas que Adee mets weeks eats 44 3 2 RODO Sojourhet ane oen a A E ahs A A Pasha 48 4 1 Opera o dos balonetes em um dirigivel n o r gido RAMOS 2002 80 4 2 Compon
78. Valores s o bem mais dif ceis de serem determinados que as recompensas pois t m de ser estimados a cada segii ncia de observa es que um agente faz Assim eles podem ser corrigidos e a sua estimativa se torna mais precisa De fato o componente mais importante de um algoritmo de aprendizado por refor o um m todo eficiente de se estimar valores ou seja uma fun o de valor eficiente Um quinto componente opcional de alguns sistemas de aprendizado por refor o o modelo do ambiente Seria algo que simulasse o comportamento de um ambiente Por exemplo dado um estado e uma a o o modelo seria utilizado para predizer o pr ximo estado e a pr xima recompensa Os modelos s o utilizados para a realiza o de planejamento ou seja para a implementa o de algum processo discriminante de escolha relacionado sele o de uma a o considerando poss veis situa es futuras mas sem que elas realmente aconte am 3 4 3 RETORNO AVALIATIVO H uma caracter stica importante que distingue o AR de outro tipo de aprendizado que se usam as informa es de treinamento para avaliar as a es que podem ser tomadas em vez de instruir qual a o deve ser tomada Isto quer dizer que seu retorno avaliativo e n o instrutivo Devido a isso que h a necessidade de uma explora o cont nua ou seja de uma busca explicita atrav s de tentativa e erro com o objetivo de melhorar a avalia o Na ess ncia o retorno avaliat
79. a es antecessoras associadas s suas respectivas recompensas com a utiliza o do fator de desconto A no sentido de incrementar ou tornar mais influentes as decis es tomadas mais recentemente Esse processo que tamb m pode ser definido como um algoritmo de aprendizado de m ltiplos passos tem uma rela o direta com o m todo mais geral de diferen as temporais conhecido como TD A Na nova implementa o a nica diferen a em rela o ao algoritmo cl ssico do Q Learning que atualiza um nico estado por vez baseado no retorno imediato est na forma de atualiza o dos valores da fun o Q Considerando o valor da taxa de aprendizagem igual a 1 y 1 e a corre o em dois passos tem se O x a r x a y Max O y a y Max Q z a EQ 3 20 para duas transi es sucessivas representadas pelas fun es de transi o z y a e y 0 x a A exemplo do m todo TD A pode se considerar a exist ncia de um numero 76 vari vel de passos no processo de corre o da fun o Neste caso o valor de cada estado fica sima ponderado pela n pot ncia da taxa de desconto ou seja multiplica se por y considerando n o n mero de transi es anteriores observadas Uma alternativa para melhorar a efici ncia do algoritmo Q Learning consiste na atualiza o simult nea de v rios estados para a mesma a o escolhida desde que possuam algum grau de similaridade com o estado atual Nesse caso
80. a os de busca anteriormente invi veis de serem atacados por algoritmos de determina o de caminhos Para ambientes muito grandes pode se utilizar c lulas com dimens es maiores com o cuidado de n o exagerar e distorcer demais o formato real do ambiente Nesse sentido uma observa o importante a ser feita ao se determinar as dimens es da c lula diz respeito inclus o de obstru es inexistentes no ambiente real Por exemplo se uma c lula tem todas as dimens es iguais a 8 mesmo que um nico pixel da regi o da c lula tenha altura superior zero a c lula ser considerada um obst culo com a altura do pixel de maior valor Isso pode incorrer na obstru o de um caminho que seja fact vel no ambiente real FIG 6 3 Decomposi o tridimensional em c lulas do ambiente da FIG 6 1 A FIG 6 3 apresenta uma decomposi o em c lulas em tr s dimens es e a FIG 6 4 em duas dimens es ambas do ambiente mostrado na FIG 6 1 A decomposi o em duas dimens es obtida fixando se a altitude de navega o do dirig vel Dessa forma as c lulas s o configuradas como obst culo apenas se o relevo do terreno impedir a navega o na altitude fixada Ao observar a FIG 6 3 e a FIG 6 4 poss vel notar que as fendas nos obst culos da FIG 6 3 s o consideradas c lulas livres na FIG 6 4 Isso ocorre porque a 142 altitude fixada para obter a decomposi o bidimensional superior altura onde as f
81. a a reduzir o tamanho do espa o de busca FIG 2 9 Trajet ria em situa o com obst culos no espa o 3D VIDAL 2007 38 A trajetoria planejada no trabalho de VIDAL consiste em um caminho at uma c lula objetivo composto por uma sequ ncia de c lulas adjacentes Tal seqii ncia considera apenas c lulas desocupadas ou seja que n o correspondem a obst culos O sistema ainda capaz de refazer o caminho em tempo real caso um obst culo m vel sobreponha o caminho previamente planejado A FIG 2 9 mostra um exemplo de uma trajet ria planejada a partir da decomposi o em c lulas de um ambiente tridimensional A continuidade do projeto para a solu o do problema geral apresentado nesta disserta o uma quest o importante a ser considerada Como continuidade imediata h o trabalho do 1 Tenente Mendon a do Instituto Militar de Engenharia que consiste no desenvolvimento de algoritmos inteligentes para executar a navega o aut noma dos dirig veis e que at a data de conclus o desta disserta o se encontrava em andamento Por ser um projeto de interesse do Instituto Militar de Engenharia a aquisi o de dirig veis reais de pequeno porte iminente Com a aquisi o de dirig veis reais seria poss vel realizar testes reais e ajustar o simulador do presente trabalho de forma a tornar a simula o mais real aumentando a fidelidade do comportamento dos dirig veis virtuais com rela
82. a do ambiente A FIG 2 8 apresenta um diagrama de atividade em alto n vel dessas primeiras Aquisi o etapas Sele o de Segmenta o Pontos de Controle Correspond ncia de Pontos de Imagens FIG 2 8 Fluxograma do processamento de imagens VIDAL 2007 37 O trabalho de Vidal tamb m abordou diversos algoritmos para processamento de imagens necess rios reconstru o tridimensional do ambiente a partir de um par de imagens est reo Nos testes realizados Vidal constatou que a biblioteca OpenCV teve melhor desempenho que outras metodologias testadas e na plataforma Intel obteve melhores resultados o que o levou a escolher tal plataforma para ser utilizada na implementa o dos algoritmos relacionados com a parte de vis o computacional do sistema de navega o Esses resultados compreendem o desenvolvimento de algoritmos aplic veis nas primeiras fases da reconstru o tridimensional do ambiente Ap s obter uma representa o mesmo que parcial do ambiente poss vel realizar o planejamento de trajet ria para determinar um caminho ao ponto conhecido mais pr ximo do objetivo Nesse sentido VIDAL 2007 apresenta tamb m um sistema de planejamento de trajet rias para ambientes de duas e tr s dimens es que faz uso da meta heur stica Col nia de Formigas O ambiente total ou parcialmente reconstru do decomposto em c lulas e passa a ter uma representa o discretizada de form
83. a se w t sendo w um vetor em R em que cada elemento wy wy e w representa a velocidade de rota o em radianos por segundo em cada um dos eixos X Y e Z do sistema de coordenadas considerado Acrescentando se g t e w t para determinar respectivamente a orienta o e a velocidade angular poder se ia definir Y para um corpo r gido como x t Y t EQ 5 4 w t Contudo uma forma melhor do ponto de vista de implementa o para armazenar a velocidade linear e a velocidade angular de um corpo r gido atrav s da utiliza o de momentum por ter rela o direta com a derivada das for as e dos torques que atuam no corpo O momentum linear L de um corpo de massa total m definido como L mv EQ 5 5 onde v a velocidade do corpo De forma an loga o momentum angular A de um corpo definido como 90 A I w EQ 5 6 onde 7 o tensor de in rcia do corpo e w a velocidade angular Assim como a massa m de um corpo a resist ncia que o corpo tem a movimentos lineares o tensor de in rcia J a resist ncia do corpo a movimentos angulares Maiores informa es sobre tensores de in rcias ou matriz de massa podem ser obtidas em HIBELER 2005 Considerando o momentum angular e o momentum linear como as novas vari veis de estado Y t pode agora ser definido como x t Y t a EQ 5 7 A t Definidas as vari veis de estado necess rias para representar as informa es espaciais a
84. ada por V especifica o valor de um determinado estado em longo prazo Basicamente o valor de um estado o total de recompensas que um agente prev acumular partindo daquele estado at atingir o objetivo Enquanto a fun o de recompensa determina o valor intr nseco de atratividade imediata de um estado a fun o de valor indica a atratividade a longo prazo dos estados levando em conta os estados mais prov veis de serem selecionados mais adiante e a respectiva recompensa desses estados Essa fun o importante devido ao fato de poder haver estados que t m uma recompensa baixa seguidos de v rios estados que possuem recompensas altas elevando a fun o de valor dos estados anteriores significativamente O contr rio tamb m plaus vel ou seja estados com uma recompensa alta mas que s o seguidos de estados com uma recompensa baixa e portanto possuem valor baixo sendo pouco atrativos a longo prazo Valores como previs es das recompensas futuras s o de certa forma secund rios em rela o s recompensas Isso porque sem as recompensas n o existem valores e o nico prop sito de se estimar valores conseguir o m ximo de recompensas poss veis Entretanto com os valores que se deve estar mais preocupado na hora de tomar decis es e avali las pois 71 a sele o de a es feita com base no julgamento de valores Recompensas s o f ceis de se determinar pois s o dadas diretamente pelo ambiente
85. anteriores esta disserta o articula se com outros esfor os para a realiza o de um projeto mais amplo cujo objetivo geral est descrito na subse o 1 3 Essa reuni o de esfor os tem como antecedente a disserta o de mestrado desenvolvida por PINHEIRO 2006 que strictu sensu trata da modelagem de um simulador de uma frota de ve culos a reos aut nomos n o tripulados Mais especificamente PINHEIRO 2006 realizou a modelagem de um Sistema de Dirig veis A reos N o Tripulados denominado SDANT O problema abordado utilizando o paradigma de Sistemas Multiagentes Foram definidos os requisitos funcionais e n o funcionais e desenvolvidos diagramas de caso de uso de segii ncia de pap is de tarefas concorrentes de classes e de implanta o Dentre os requisitos identificados podem se citar como principais evitar colis es corrigir a trajet ria e realizar o deslocamento da frota automaticamente Enquanto a frota de dirig veis pode com mais especificidade ser caracterizada como um sistema multirob o simulador um sistema multiagente constitu do de agentes de software que apresenta a troca de mensagens entre os diferentes componentes do sistema O trabalho de PINHEIRO 2006 trata ent o da modelagem do simulador segundo o paradigma multiagente visando constru o de um sistema multiagente composto de agentes de software para resolver o problema geral de constru o de uma frota de ve culos a reos au
86. arasitismo um agente parasita depende de outro hospedeiro para sua exist ncia afetando o negativamente por m sem causar a morte imediata do prejudicado e Preda o uma das metas do agente predador a elimina o do outro presa e Comensalismo a intera o beneficia apenas um dos agentes comensal mas n o prejudica o outro h spede e Proto coopera o a intera o otimiza a obten o de suas metas embora n o seja vital para os agentes e Simbiose a intera o entre os agentes obrigat ria para a obten o de suas metas 46 Uma organiza o de um SMA pode ser vista de forma simplificada como um conjunto de restri es adotadas por um grupo de agentes para que possam atingir seus objetivos globais mais facilmente Existem ainda linguagens e ambientes padronizados para lidar com SMA Entretanto foge ao escopo desta disserta o esgotar o assunto SMA que por si s tema de pesquisa que gera teses e disserta es Maiores detalhes sobre SMA podem ser obtidos em REZENDE 2005 Como j mencionado os agentes podem ser reais ou seja podem ter uma constitui o f sica Muitas aplica es que usam rob s s o abordadas atrav s de SMA em que o rob um agente f sico Para fins de modelagem e implementa o de sistemas inteligentes os VANTs podem ser considerados agentes rob ticos como j idealizado por PINHEIRO 2006 A subse o a seguir aborda o tema Rob tica fornecendo os pri
87. arece do lado esquerdo de cada item Se a caixa de checagem estiver marcada o objeto estar vis vel no ambiente caso contr rio o objeto n o ser mostrado A FIG 9 3 mostra que 4 objetos j foram inseridos no ambiente que est sendo criado e que todos eles est o vis veis Cada objeto pode ter algumas propriedades individuais modificadas como a posi o a escala e a rota o do objeto sobre o eixo Z Para modificar as propriedades de um objeto basta selecion lo na lista de objetos j inseridos e configurar os respectivos campos no canto superior direito da janela 167 Indoor Environment Builder Available Objects Environment Objects Buildings Oil Tank Castle Selected Object Position Object Scale Object Rotation S Square Shopping x Square shorrng ZA I fo B e D 0 05 L jo pi CE E TE E Texture i Walls Texture Floor Texture Environment Size Texture Density Height Length Width Ground Walls 300 t 1000 A 1900 A 4 A 100 A Screen Resolution C 640x480 800x600 1024x768 Current FIG 9 3 Janela de cria o de ambientes fechados indoors As tr s figuras no meio da janela da FIG 9 3 permitem configurar respectivamente a textura do ch o a textura das paredes e a textura do teto de um ambiente fechado Para alterar a textura basta clicar sobre a figura para selecionar uma nova imagem que deve ser uma imagem com extens o JP
88. as est o no espa o tridimensional de atua o do dirig vel Isso demandou a implementa o de uma biblioteca com mais de quarenta fun es para opera es e convers es 102 entre vetores matrizes e quaterni es o que n o deixa de ser um complemento contribui o deste trabalho Opera es como adi o de vetores de matrizes multiplica o de vetores e matrizes por um escalar produto vetorial convers o de quaterni o para matriz de rota o entre outras s o algumas das opera es dispon veis nessa biblioteca Ainda apesar da biblioteca de fun es ter sido codificada na linguagem Object Pascal assim como o restante do simulador a convers o para outra linguagem de programa o um trabalho bem menos rduo do que a reimplementa o da biblioteca partindo apenas das f rmulas e teorias Outra quest o que merece aten o ao se implementar um modelo matem tico a realiza o de testes e a busca por erros Apesar de a ferramenta utilizada Delphi 7 0 oferecer diversas fun es de localiza o de erros encontrar erros nesse tipo de programa uma tarefa trabalhosa A complica o ocorre porque a atualiza o das vari veis de estado ocorre mais de 100 vezes por segundo impossibilitando a inspe o passo a passo do valor de cada vari vel durante a execu o da simula o Para resolver essa quest o foi adotada uma t cnica de rastreamento e observa o das vari veis ap s a execu o de uma si
89. assam pelos pontos do objeto e pelo centro de proje o Centro de proje o o ponto fixo de onde os raios de proje o partem Um ponto se projeta no plano de proje o quando o raio de proje o intercepta o plano de proje o As proje es planificadas podem ser paralelas ou perspectivas as quais possuem ainda subtipos com caracter sticas peculiares A proje o paralela ortogonal bem usada em aplica es OpenGL e pode ser selecionada pelo comando g Ortho left right bottom top near far Os quatro primeiros par metros definem respectivamente os limites esquerdo direito inferior e superior da proje o O par metro near a menor dist ncia desejada para um objeto vis vel e far a maior dist ncia desejada para um objeto vis vel Dessa forma para que um objeto seja vis vel sua dist ncia deve ser maior do que near e menor do que far A proje o em perspectiva tamb m comum em aplica es OpenGL e pode ser selecionada atrav s do comando g Frustrum left right bottom top near far Esse tipo de proje o utiliza seis valores para definir o volume de vis o em forma de tronco de pir mide frustrum C mera Virtual Quando se fotografa uma cena do mundo real a fotografia uma proje o da cena em um plano que pode ser o filme ou o sensor da c mera dependendo de ser a c mera anal gica ou digital Da mesma forma a imagem que se obt m de uma cena sint tica depende de v rios fatores Esses fatores
90. ath Using A Star Hide Animation SSS n ASS O NR FIG 6 5 Sistema de determina o de caminhos com o algoritmo A No ambiente decomposto em c lulas da FIG 6 5 que corresponde ao ambiente da FIG 6 1 o algoritmo n o foi capaz de retornar o caminho timo ou pelo menos pr ximo do timo possivelmente devido complexidade do ambiente e ou ao m todo utilizado para determinar a parte heur stica respons vel por guiar o processo de busca Para n o prejudicar um dos principais benef cios do A que o seu desempenho o valor da parte heur stica obtido de forma simples e corresponde ao maior valor dentre os valores das coordenadas X Y e Z do estado em quest o considerando o objetivo como a origem do sistema de coordenadas ou seja na posi o 0 O 0 Ainda com rela o ao desempenho o algoritmo foi capaz de determinar um caminho at o objetivo usando 181 passos e 78 mudan as de dire o o que significa que 181 c lulas comp em o caminho e que ao percorr lo o dirig vel ter que rotacionar um determinado ngulo por 78 vezes A observa o da 145 quantidade de mudan as de dire o importante pois uma mudan a de dire o requer tempo e energia extras Ao contr rio do algoritmo A o algoritmo apresentado na subse o 6 4 apesar de ter algumas restri es capaz de encontrar um caminho mais pr ximo do timo na maioria das vezes sendo que a cada execu
91. c stico cada a o precisa ser selecionada muitas vezes para se conseguir uma estimativa confi vel da recompensa esperada Muitas vezes uma a o que tem uma recompensa imediata baixa pode resultar em altas recompensas futuras ou seja os estados atingidos com aquela a o possuem recompensas altas Por isso importante haver um equil brio entre explora o e explota o 3 4 2 ELEMENTOS DO APRENDIZADO POR REFOR O Al m do agente e do ambiente podem ser identificados quatro outros elementos em um sistema de aprendizado por refor o uma pol tica uma fun o de transi o uma fun o de recompensa uma fun o de valor e opcionalmente um modelo do ambiente Uma pol tica definida por 7 consiste no modo como o agente se comporta durante o tempo Basicamente uma pol tica um mapeamento dos estados do ambiente em a es a serem selecionadas quando encontrados estes estados Em alguns casos a pol tica pode ser uma simples fun o ou tabela Em outros casos a determina o da pol tica pode envolver muito poder computacional como um processo de busca A pol tica o cora o do agente sendo que ela sozinha suficiente para determinar o comportamento do agente Em geral pol ticas podem ser estoc sticas A fun o de transi o denominada define as transi es entre os estados Para um estado atual s definido para um instante de tempo t pode se obter uma transi o para um estado s escolhendo
92. cidar os principais conceitos que se encontrem dentro do contexto do presente trabalho 3 1 AGENTES AMBIENTES E SISTEMAS MULTIAGENTES Agentes s o personagens computacionais que atuam em um ambiente de acordo com um script definido direta ou indiretamente por um usu rio Eles podem atuar isoladamente ou em comunidade formando sistemas multiagentes Em rela o a esses ltimos quest es como comunica o e negocia o devem ser consideradas 3 1 1 AGENTES Atualmente n o existe uma defini o para agente aceita por toda a comunidade da Intelig ncia Artificial Uma defini o gen rica foi proposta por FERBER et al 1991 Um agente uma entidade real ou virtual capaz de agir num ambiente de se comunicar com outros agentes que movida por um conjunto de inclina es sejam objetivos individuais a atingir ou uma fun o de satisfa o a otimizar que possui recursos pr prios que capaz de perceber seu ambiente de modo limitado que disp e eventualmente de uma representa o parcial deste ambiente que possui compet ncia e oferece servi os que pode eventualmente se reproduzir e cujo comportamento tende a atingir seus objetivos utilizando as compet ncias e os recursos que disp e e levando em conta os resultados de suas fun es de percep o e comunica o bem como suas representa es internas A defini o acima bem gen rica podendo compreender tanto um rob m vel entidade r
93. cimento etc se tornam menos complexa e dependem quase que exclusivamente do uso correto dos dados oriundos desses sensores que principalmente quando miniaturizados tem um custo elevado O desenvolvimento de uma equipe de dirig veis rob ticos aut nomos de baixo custo requer a utiliza o de sensores de baixo custo que por sua vez requerem o desenvolvimento de sistemas que utilizem esses sensores como principal fonte de dados Al m disso a simula o uma t cnica muito utilizada para reduzir custos de desenvolvimento e teste desse tipo de aplica o sendo que o foco principal do presente trabalho foi o desenvolvimento de um simulador para a aplica o em quest o cujas conclus es s o apresentadas na pr ximo subse o 7 1 CONCLUS ES O presente trabalho somado aos esfor os anteriores de PINHEIRO 2006 e VIDAL 2007 visou dar uma contribui o ao desenvolvimento de uma equipe de dirig veis rob ticos aut nomos robustos e de baixo custo Uma das formas conhecidas de se reduzir o custo de desenvolvimento de sistemas complexos atrav s da utiliza o de simula o computacional Neste sentido um software simulador de dirig veis foi concebido O software capaz de 154 simular o comportamento f sico do dirigivel e tem a possibilidade de ser estendido com algoritmos inteligentes fornecendo diversos subsidios para isso O simulador desenvolvido consiste em um software capaz de apresentar em um cen rio
94. clui uma dimens o adicional para a taxa de mudan a de cada dimens o cinem tica Corpos n o r gidos podem possuir graus de liberdade adicionais dentro do pr prio rob devido s suas articula es Essas articula es podem ser de revolu o quando geram movimento de rota o ou prism ticas quando geram um movimento de deslizamento Para rob s m veis existe uma variedade de mecanismos para locomo o incluindo rodas esteiras pernas e propulsores Os rob s de tra o diferencial possuem mecanismos de locomo o com acionamento independente realizando curvas usando movimentos diferentes em cada mecanismo de locomo o como ocorre em um tanque de guerra por exemplo Uma alternativa a tra o sincronizada onde cada mecanismo de locomo o pode girar em torno de seu pr prio eixo Isso poderia ser um problema se n o fosse a restri o de que todos devem apontar para a mesma dire o e mover se na mesma velocidade A seguir s o apresentados alguns dos efetuadores mais usados em VANTS principalmente nos sistemas de propuls o controle de dire o e de velocidade Propuls o Motores a combust o interna Os motores a combust o interna s o amplamente utilizados em VANTSs por apresentarem algumas vantagens sobre outros tipos de motores por m apresentam uma s rie de desvantagens que tamb m ser o citadas adiante Os motores a combust o possuem baixo peso por pot ncia gerada ou seja podem ser basta
95. da biblioteca de c digos para desenvolvimento de aplica es gr ficas 3D de tempo real seguindo a conven o de chamada de bibliotecas da linguagem de programa o C Isso significa que programas escritos nessa linguagem podem facilmente chamar as fun es tanto porque estas foram escritas em C como por ser fornecido um conjunto de fun es C intermedi rias que chamam fun es escritas em Assembler ou outra linguagem de programa o Por m podemos utilizar tamb m Ada C Fortran Pyton Perl Java Delphi Visual Basic e outras Normalmente se diz que um programa baseado em OpenGL ou uma aplica o OpenGL o que significa ser escrito em uma linguagem de programa o que faz chamadas a uma ou mais de suas fun es Os principais fabricantes de PC e supercomputadores como SGI Cray Research Compaq Fujitsu HP Hitachi IBM Intel Microsoft Mitsubishi NEC Samsung Siemens Sony e Sun Microsystems adotaram a OpenGL como uma biblioteca de padr o aberto para hardware gr fico A biblioteca OpenGL vai al m do desenho de primitivas gr ficas tais como linhas e pol gonos Ela tamb m d suporte ilumina o sombreamento mapeamento de textura e transpar ncia A biblioteca GLU que parte da implementa o da OpenGL possui v rias fun es para modelagem tais como superf cies quadr ticas curvas e superf cies NURBS Non Uniform Rational B Splines Al m disso a biblioteca OpenGL executa transforma es d
96. da pela largura de banda dispon vel no canal de comunica o entre a 124 aplica o cliente e a aplica o servidora Ambos os testes foram feitos separadamente e divididos nas duas pr ximas subse es que seguem 5 5 1 AVALIA O DAS IMAGENS E DO DESEMPENHO GR FICO A avalia o das imagens consiste na modelagem de alguns ambientes e na avalia o visual desses ambientes A seguir s o apresentadas figuras de alguns ambientes modelados no simulador representando aproxima es de ambientes reais de atua o dos dirig veis A FIG 5 25 apresenta um ambiente urbano constru do como um ambiente fechado composto por v rios objetos est ticos importados para o ambiente de simula o Os objetos importados est o todos dispon veis no pr prio simulador e podem ser facilmente inseridos O ambiente da FIG 5 25 possui 1 000 metros de comprimento 1 000 metros de largura e 300 metros de altura Apesar de ser um ambiente fechado a textura das paredes e do teto d o um aspecto de ambiente aberto pois s o utilizadas imagens de nuvens A FIG 5 26 mostra as texturas utilizadas no ambiente de simula o Y 8 FIG 5 25 Ambiente urbano com 3 dirigiveis sobrevoando as ruas 125 FIG 5 26 Texturas usadas no ambiente de simula o urbano da FIG 5 25 Na FIG 5 26 esquerda est a textura do ch o que consiste em um piso de terra com asfalto que quando colocado lado a lado forma um conjunto de estradas
97. de 86 m FIG 5 14 Alguns tipos de envelopes criados na oficina virtual 5 3 2 A CONFIGURA O DA G NDOLA Outro componente configur vel a g ndola A g ndola um componente simples que n o influencia deliberadamente na movimenta o do dirig vel Por isso ela possui apenas as configura es comuns a todos os componentes poss vel configurar a posi o relativa ao SCL a massa as dimens es e o coeficiente de arrasto A FIG 5 15 mostra a janela de configura o da g ndola Os componentes embarcados como GPS c meras etc geralmente s o colocados dentro da g ndola Contudo a massa desses componentes n o adicionada massa da g ndola pois suas massas individuais s o configuradas em outra janela como apresentado mais adiante 113 A configura o das dimens es da g ndola n o implica na configura o autom tica de sua massa e de seu coeficiente de arrasto Esses valores devem ser informados diretamente pelo usu rio Caso o usu rio esteja criando um dirig vel baseado em um modelo real a massa da g ndola pode ser facilmente determinada atrav s de uma balan a J o coeficiente de arrasto n o t o simples de ser determinado Uma recomenda o que o usu rio utilize um coeficiente de arrasto conhecido de algum s lido regular semelhante g ndola Gondola Setup Component Name Gondola Length m Height m Width m Mass Kg Drag Coeffic 0 40 t 015 4 0 30 A
98. de futebol etc 20 e Pesquisa e monitoramento ambiental como an lises atmosf ricas e climatol gicas detec o de queimadas em florestas etc e Aplica o de fluidos como pulveriza o de lavouras e combate a inc ndios e Transporte tanto de pessoas quanto de objetos e Interliga o e amplia o de redes de comunica o sem fio aumentando a cobertura do sinal e ou interligando redes desconectadas e e Publicidade e propaganda exibindo an ncios visuais e ou sonoros em feiras e eventos em lugares abertos como est dios de futebol ou fechados como galp es Atualmente grande parte das tarefas supracitadas realizada de forma mais convencional utilizando algum outro tipo de sensoriamento remoto como sistemas de sensores fixos sat lites avi es controlados por pilotos humanos bal es meteorol gicos etc Entretanto essas formas mais convencionais possuem algumas desvantagens Os bal es por exemplo n o s o manobr veis n o sendo poss vel definir com rigor a rea a ser coberta durante seu v o Avi es controlados por pilotos humanos embora permitam controlar a rea a ser coberta possuem tempo de v o muito limitado n o s pelo combust vel mas tamb m pelos recursos humanos utilizados adicionando a preocupa o com o conforto e a seguran a da tripula o de bordo e consequentemente aumentando o custo operacional Al m disso requerem pistas de pouso e decolagem extensas para operarem Os
99. de objetos tridimensionais para o ambiente de simula o aumenta o realismo mas aumenta tamb m o tempo de computa o para renderizar as imagens A TAB 5 2 apresenta um teste de desempenho realizado com a simula o do ambiente urbano em quest o com todos os objetos da TAB 5 1 ativados vis veis FIG 5 28 Vis o a rea do ambiente urbano criado a partir da TAB 5 1 TAB 5 2 Avalia o do desempenho de renderiza o do ambiente urbano Qtde Objetos Qtde Dirig veis Resolu o Quadros Segundo 71 3 320 x 240 18 2 71 3 640 x 480 17 9 71 3 800 x 600 17 7 71 3 1024 x 768 17 6 71 3 1280 x 1024 17 5 Obviamente reduzir a quantidade de objetos est ticos faz com que a quantidade de quadros por segundo aumente ou seja o desempenho ser melhor pois menos poligonos precisar o ser renderizados A TAB 5 3 mostra a avalia o de desempenho do ambiente 129 urbano com diferentes quantidades de objetos estaticos Nas cinco primeiras linhas foram desativados os 14 objetos do tipo Building deixando o ambiente com 57 objetos est ticos vis veis Nas pr ximas cinco os treze objetos Tree foram desativados deixando o ambiente com 44 objetos Continuando foi desativado o objeto Stadium Football deixando o cen rio com 43 objetos Por fim foram desativados os cinco objetos do tipo Mountain House deixando o cen rio com 38 objetos TAB 5 3 Avalia o de desempenho com quantidade d
100. de uma classe derivada de RigidBody herdando suas caracter sticas e comportamentos Na classe RigidBody o atributo mass um escalar e armazena a massa total do corpo r gido O atributo centerOfGravity armazena a posi o do centro de gravidade calculada durante a inicializa o de um objeto do tipo RigidBody Quando o corpo r gido criado sua posi o determinada de acordo com o Sistema de Coordenadas do Ambiente SCA que consiste em um sistema de coordenadas com a origem fixada em um referencial do ambiente em que se encontra o corpo com o eixo Z relacionado altitude X na dire o Norte e Y na dire o Leste 93 RigidBody mass Real centerOfGravity Vector inertiaBody Matrix inertiaBodylnverse Matrix inertialnverse Matrix position Vector orientation Quaternion rotation Matrix rotationInverse Matrix linearMomentum Vector angularMomentum Vector linearVelocity Vector angularVelocity Vector forces Vector torques Vector RBComponent dragCoefficient Real mass Real localAirSpeed Real dimmensions Vector currentPosition Vector ComputeForcesAndT orques void Create void ComputeCenterOfGravity void ComputelnertiaT ensor void ComputeNewPosition Real void ComputeNewOrientation Real void AddNewComponent RBComponent RBComponent Initialize void StepSimulationEuler Real void StepSimulationRK Real void Compu
101. do atrav s de intera es uma id ia b sica de todas as teorias de aprendizado e intelig ncia Nesta subse o dada uma introdu o sobre os fundamentos do Aprendizado por Refor o e os elementos necess rios aos seus algoritmos baseando se em KAELBLING et al 1996 e SUTTON et al 1998 3 4 1 DEFINI O Basicamente Aprendizado por Refor o AR consiste em aprender a mapear situa es em a es com o objetivo de maximizar uma recompensa que representada atrav s de um sinal num rico O aprendizado n o visa descobrir que a es tomar contrapondo se forma supervisionada de aprendizado de m quina mas sim descobrir que sequ ncia de a es maximiza a recompensa experimentando todas as a es poss veis As a es podem afetar n o s a recompensa imediata mas tamb m a recompensa imediatamente posterior e todas as recompensas subsequentes A busca da maior recompensa atrav s de tentativa e erro e a influ ncia das a es nas recompensas futuras s o as caracter sticas principais que diferenciam o AR A id ia considerar os aspectos mais importantes do problema real e um agente que interaja com o ambiente para alcan ar um objetivo Esse agente deve ser capaz de capturar o estado do ambiente atrav s de sensores e de realizar a es que alterem o estado do ambiente O agente tamb m deve ter um objetivo ou v rios objetivos em rela o ao estado do ambiente Essa formula o do problema tem a inten
102. do em vis o O VANT equipado com uma c mera embarcada possuindo estimativas de seu estado atrav s de sensores GPS INS A miss o do VANT a navega o em baixa altitude em um ambiente 3D parcialmente conhecido desviando se de obst culos e tentando minimizar a dist ncia at um objetivo Ainda no mbito da Vis o Computacional h o trabalho de SAEEDI et al 2006 que descreve um sistema baseado em vis o para a localiza o tridimensional de um rob m vel em um ambiente desconhecido O sistema inclui 3 c meras embarcadas e sua principal caracter stica a estima o do movimento do rob sem o conhecimento de cenas anteriores marca es na superf cie ou sensores extras O trabalho de 31 SAEEDI apresenta resultados interessantes principalmente com rela o ao desempenho do sistema mas n o informa detalhes de como obteve tal desempenho Em ZAMSTEIN et al 2006 o autor apresenta o processo de aprendizado de um rob aut nomo deliberativo Trata se de um pequeno rob m vel de nome Koolio que possui duas c meras e dois sonares como sensores e carrega um pequeno refrigerador com comidas e bebidas O rob gar om utiliza aprendizado por refor o para determinar os melhores caminhos at os locais onde ele chamado O m todo O Learning apresentado na subse o 3 4 4 da presente disserta o utilizado no processo de aprendizado do rob Koolio 2 2 TRABALHOS ANTERIORES Como citado em subse es
103. do mapa de relevo e pelos fatores de escala Na regi o Height Map Scale poss vel configurar esses fatores de escala No caso da largura e do comprimento do terreno os campos Latitude e Longitude determinam o fator de escala Por exemplo se esses valores estiverem ambos configurados como 4 cada pixel no mapa de relevo corresponder a uma rea de 4 x 4 metros O fator de escala de altitude definido no campo Altitude No mapa de relevo a altitude de um ponto no terreno determinada pelo valor de qualquer um dos componentes de cor do pixel na respectiva coordenada pois sendo a imagem monocrom tica todos os componentes RGB do pixel t m o mesmo valor Por exemplo se o pixel de coordenada 32 128 tem um componente de cor igual a 200 e o fator de escala 0 25 o terreno ter uma altitude de 50 metros na respectiva coordenada Outra op o que altera a configura o do terreno em si a caixa de checagem Replicate Map Infinitely que quando marcada replica o mapa lado a lado infinitamente Se a op o estiver desmarcada apenas uma rea determinada pelo tamanho do mapa de relevo e pelos fatores de escala ser renderizada como ocorre na FIG 5 10 Na regi o General Properties poss vel determinar a densidade da textura no campo Tile Size sendo que quanto menor for o valor mais densa ser a textura Ainda poss vel determinar se o c u exibido no cen rio ser um c u diu
104. dor A forma manual foi inicialmente usada pela ind stria automobil stica e aeron utica para a concep o e teste de novos modelos A modelagem manual conta com o uso de algumas t cnicas poderosas O instanciamento de primitivas por exemplo permite formar um s lido a partir da combina o de v rios outros s lidos primitivos com opera es de transforma es geom tricas A combina o de objetos considera interse es de dois ou mais objetos para formar outro e tamb m normalmente utilizada A geometria s lida construtiva CSG Constructive Solid Geometry semelhante combina o de objetos sendo que as combina es podem ser de uni o interse o ou diferen a H tamb m as modelagens por extrus o e por varredura que podem gerar planos utilizando duas curvas uma denominada geratriz e outra diretriz e um s lido a partir de um plano e uma curva A varredura rotacional forma s lidos a partir da rota o de uma curva ou um plano por um determinado ngulo sobre um vetor eixo A modelagem manual de primitivas em uma aplica o OpenGL feita atrav s do comando b sico glBegin tipo seguido pelo fornecimento de alguns v rtices atrav s do comando g Vertex3d x y z O par metro tipo do comando g Begin que determina o tipo de primitiva que ser constru da Os par metros de g Vertex3d determinam a posi o espacial do 66 v rtice Segue uma descri o sucinta dos valores constantes que o par me
105. dos e a sua facilidade em permitir a inser o de restri es atrav s da manipula o do mecanismo de puni o e recompensa 151 FIG 6 8 Ambientes com caminhos determinados pelo Q Learning Os sistemas de determina o de caminhos implementados s o capazes de interagir com o servidor de simula o sendo que essa intera o se inicia com a obten o do mapa de relevo do ambiente simulado Posteriormente o mapa discretizado atrav s do m todo de decomposi o em c lulas para reduzir o tamanho do espa o de buscas Ap s a discretiza o do ambiente os algoritmos s o aplicados para encontrar o caminho entre a posi o de um dos dirig veis virtuais do servidor de simula o e um ponto objetivo qualquer pertencente ao ambiente Computado o caminho os sistemas podem envi lo para criar uma trajet ria a ser seguida pelo dirig vel que foi usado na obten o do ponto de partida 152 poss vel observar na FIG 6 8 que o algoritmo buscou minimizar n o s a dist ncia percorrida pelo agente neste caso o dirig vel mas tamb m a quantidade de mudan as de dire o executadas pelo agente A inser o de algumas restri es punindo o agente quando ele muda de dire o permitiu que as trajet rias geradas fossem mais suaves O algoritmo foi parametrizado de forma que a menor dist ncia sempre prevalecesse e complementarmente as trajet rias de distancia m nima e com a quantidade minima de mudan as d
106. e aerodin mico Ele calculado a partir dos coeficientes aerodin micos de sustenta o e de arrasto respectivamentre c e cp do ingl s lift e drag for as laterais cy dos momentos de arfagem ou pitching cm guinada ou yawing cn e rolagem ou rolling ci como A F c 4 4 4 4 Ay Ay EQ 4 3 83 onde c s o os coeficientes j citados Ax Ay e Az s o as for as de arrasto lateral e de sustenta o Ar Am e An s o os momentos de rolagem arfagem e guinada respectivamente Os coeficientes c seguem a conven o padr o para dirig veis RAMOS 2002 sendo Cp Ay 0 5 pv aye Ve CA 0 5 povo a ya 6 A 0 5 p v ue v2 f EQ 4 4 c A 0 5 pvu uY Cy Ay MOS pv a C Ay i 0 5 P Ve cup v onde V o volume do dirig vel em m Var tot a velocidade relativa ao ar em m s e p a densidade do ar em Kg m Esses coeficientes aerodin micos podem ser obtidos por medidas diretas em t nel de vento a partir das caracter sticas geom tricas do ve culo UPSON e KLIKOFF 1925 ou a partir das derivadas de estabilidade aerodin micas Para o dirig vel de GOMES 1990 eles foram determinados diretamente por extensos testes em t nel de vento realizados para ngulos de incid ncia de vento na faixa de 30 a 30 No presente trabalho como n o se dispunha de tais coeficientes s o utilizados coeficientes aproximados obtidos de s lidos geom tricos com forma semelhante
107. e dire o No cap tulo seguinte s o apresentados alguns coment rios gerais que concluem a presente disserta o S o apresentadas tamb m algumas sugest es para trabalhos futuros visando dar continuidade do trabalho iniciado por PINHEIRO 2006 e posteriormente continuado por VIDAL 2007 e pela presente disserta o dentro do contexto do projeto VANT do IME 153 7 CONSIDERACOES FINAIS O desenvolvimento de uma equipe de dirig veis rob ticos aut nomos capazes de realizar principalmente atividades de vigil ncia e monitoramento tanto para a es civis como militares est longe de ser uma tarefa simples Devido quantidade de subproblemas inerentes ao problema geral certamente este trabalho e os j desenvolvidos anteriormente comp em apenas os passos iniciais para alcan ar o objetivo maior almejado pelo projeto VANT do IME Al m da quantidade os subproblemas inerentes s o extremamente multidisciplinares o que demanda a participa o de pessoas das mais diversas reas da Engenharia Mesmo se tratando de um problema complexo a evolu o tecnol gica dos equipamentos necess rios para constru o de aeronaves e de seus sistemas intr nsecos tem sido um fator favor vel principalmente porque os equipamentos t m ficado mais leves mais precisos e menores Mas o grande problema passa a ser o custo Com os sensores existentes na atualidade a constru o do ve culo e de sistemas de controle navega o reconhe
108. e objetos vari vel Qtde Objetos Qtde Dirig veis Resolu o Quadros Segundo 57 3 320 x 240 19 0 By 3 640 x 480 18 8 57 3 800 x 600 18 6 57 3 1024 x 768 18 4 57 3 1280 x 1024 18 3 44 3 320 x 240 27 5 44 3 640 x 480 27 1 44 3 800 x 600 27 0 44 3 1024 x 768 26 5 44 3 1280 x 1024 26 1 43 3 320 x 240 27 9 43 3 640 x 480 27 5 43 3 800 x 600 27 2 43 3 1024 x 768 26 7 43 3 1280 x 1024 26 3 38 3 320 x 240 45 6 38 3 640 x 480 44 5 38 3 800 x 600 43 7 38 3 1024 x 768 42 5 38 3 1280 x 1024 42 2 A quantidade de objetos importados influi diretamente no desempenho do simulador Entretanto a remo o de objetos de tipos diferentes pode influenciar de forma distinta no desempenho Isso ocorre porque alguns objetos s o mais complexos que outros A complexidade de um objeto est relacionada principalmente com a quantidade de pol gonos e texturas que o comp em Objetos muito elaborados e detalhados podem ter um forte impacto negativo no desempenho da simula o Observando a TAB 5 2 e a TAB 5 3 poss vel perceber que a remo o do objeto Building causou pouco impacto no desempenho Contudo a remo o dos objetos Tree e Mountain House teve forte impacto no aumento do desempenho do simulador Isso ocorre pelo fato de o objeto Building ser menos complexo em compara o aos outros dois 130 FIG 5 29 Vis o a rea de um ambiente de floresta sobrevoado por
109. e planejamento e de aprendizado para solucionar o problema do caminho m nimo em sua variante mais simples ou seja de um ponto fixo a outro O problema atacado utilizando duas abordagens Primeiramente apresentada uma solu o para um ambiente tridimensional utilizando o algoritmo cl ssico A muito utilizado para tal finalidade principalmente em jogos Em seguida apresentada uma solu o usando o algoritmo de aprendizado O Learning capaz de aprender em tempo real o caminho entre dois pontos Vale ressaltar que o objetivo principal do cap tulo demonstrar a possibilidade de extens o do simulador com algoritmos inteligentes e n o estabelecer algoritmos excepcionais para determina o de caminhos pois por si s a elabora o de algoritmos para tal finalidade tema de pesquisa que gera diversos trabalhos 6 1 O AMBIENTE DE DETERMINA O DE CAMINHOS O ambiente a ser atacado pelos algoritmos de determina o de caminhos o espa o de atua o ou espa o de trabalho do dirig vel Dois sistemas independentes externos ao simulador foram implementados para encontrar o caminho entre dois pontos desse ambiente sendo que um utiliza o algoritmo de planejamento A e outro utiliza o algoritmo de aprendizado Q Learning 139 Antes de aplicar os algoritmos mencionados necess rio discretizar o ambiente visando reduzir o tamanho do espa o de busca ou espa o de estados Nesse sentido ambos os sistemas utilizam um
110. e segunda ordem em diante devem ser determinados e onde se encontra a maior dificuldade Em BOURG 2002 h tamb m um m todo de Euler aprimorado que realiza essa tarefa considerando apenas mais um termo H ainda nessa mesma linha o m todo Runge Kutta de quarta ordem que faz uma aproxima o ainda melhor reduzindo o erro de truncamento para a ordem de At O m todo Runge Kutta amplamente utilizado em simula es em tempo real por possuir um bom desempenho mesmo considerando mais termos do que o m todo de Euler Por m sua implementa o mais complexa e mesmo tendo bom desempenho requer cerca de 4 vezes mais computa o do que o m todo de Euler 5 1 7 OBSERVA ES SOBRE A IMPLEMENTA O DO MODELO MATEM TICO A implementa o do modelo matem tico de um corpo r gido em particular de um dirig vel consiste basicamente em definir o comportamento das vari veis de estado a partir de um conjunto de entradas N o faz sentido desenvolver um simulador para um trabalho cient fico como o presente trabalho sem a implementa o de tal modelo No entanto a implementa o do modelo matem tico de um corpo r gido requer o desenvolvimento de uma s rie de fun es extras para lidar com alguns tipos de grandezas As opera es necess rias manipula o das grandezas relacionadas ao movimento de um dirig vel s o basicamente opera es sobre vetores matrizes e quaterni es tendo em vista que essas grandez
111. e transla o escala e rota o atrav s da multiplica o de matrizes com transforma es cumulativas ou seja umas sobre as outras Apesar de ser uma biblioteca de programa o padronizada existem muitas implementa es da OpenGL por exemplo para Windows e para Linux Das implementa es para PC as mais conhecidas s o as da Silicon Graphics e da Microsoft No caso da implementa o da Microsoft s o fornecidas com suas ferramentas de programa o as bibliotecas opengl32 lib OpenGL e glu32 lib utilit rios OpenGL A OpenGL possui como principais caracter sticas acelera o do hardware e do processamento geom trico efeitos de luzes transforma es geom tricas renderizador efeitos 3D em tempo real como atmosfera 60 anti aliasing sombras etc suporte a inova es futuras de software e hardware estabilidade pois vem sendo utilizada por esta es avan adas e supercomputadores desde 1992 escalabilidade podendo ser executada em supercomputadores e at em pequenos aparelhos eletr nicos De forma semelhante a outras APIs do Windows os comandos da OpenGL da Microsoft s o disponibilizados atrav s de bibliotecas din micas conhecidas como DLLs descritas a seguir e OpenGL32 dll cont m as fun es padr o da OpenGL definidas pelo OpenGL Architeture Review Board Essas fun es s o caracterizadas pelo prefixo gl e GLU32 dil cont m fun es com o prefixo glu para desenho de esferas cubos
112. eal como um rob virtual entidade computacional O agente se caracteriza por perceber seu ambiente atrav s de sensores e de agir nesse ambiente atrav s de atuadores O termo percep o diz respeito s entradas perceptivas do agente em qualquer momento dado A sequ ncia de percep es do agente a hist ria completa de tudo que o agente percebeu Uma a o do agente pode ser baseada apenas na percep o atual que ele teve ou em toda a 40 sequ ncia de percep es passadas Em sua forma mais simples um agente obt m a percep o de um determinado conjunto de sensores e toma uma decis o baseada apenas nessa percep o ignorando qualquer tipo de acontecimento que n o seja a percep o atual Chamamos esse tipo de agente de Agentes Reativos Simples Os Agentes Reativos Simples t m a admir vel propriedade de serem simples mas se caracterizam tamb m por terem uma intelig ncia muito limitada e s o funcionais somente quando a decis o correta puder ser baseada apenas na percep o atual do ambiente Quando se tem um agente que deve atingir um determinado objetivo pode se complementar a percep o atual quando essa n o for suficiente para que o agente tome a decis o correta em uma determinada situa o Uma boa forma de complementar essa simples percep o seria utilizar um modelo do ambiente e realizar um planejamento baseado nesse modelo bem como no hist rico de percep es Adicionar se ia uma nova caracter st
113. ecido poss vel acessar novamente a janela de cria o do ambiente e alterar a configura o desejada Essa tarefa pode ser realizada clicando se no segundo bot o da barra de ferramentas da tela principal mostrado na FIG 9 5 b que se torna habilitado ap s a cria o do ambiente Contudo n o permitida a mudan a de tipo para um ambiente j criado ou seja alternar entre ambiente aberto e fechado Caso isso seja necess rio deve se reiniciar o simulador e reconstruir o ambiente desde o in cio JEO ot a b c d e 9 FIG 9 5 Bot es da barra de ferramentas da janela principal 9 1 4 CRIANDO OS DIRIG VEIS Ap s a cria o do ambiente o terceiro bot o da barra de ferramentas da janela principal mostrado na FIG 9 5 c passa a estar habilitado Isso quer dizer que agora poss vel inserir dirigiveis no ambiente Clicando nesse bot o antes de mostrar a tela de cria o de dirigiveis apresentada uma janela onde se deve determinar um nome para o dirigivel que est sendo criado A FIG 9 6 mostra essa janela 171 Please type the blimp name x Blimp Name Cruised Cancel FIG 9 6 Janela de solicita o do nome do dirigivel a ser criado A subse o 5 4 apresenta detalhes sobre a cria o de cada um dos componentes do dirigivel e as configura es poss veis de serem feitas em cada tipo de componente A FIG 9 7 mostra a barra de ferramentas da janela de cria
114. ecification of such model is presented as well as the steps of its implementation Another feature of the simulator is the communication interface through sockets making possible the interaction with external systems which can get information from simulated embedded sensors like cameras GPS inclinometer etc and also control actuators like propellers Some potential applications for UAVs are surveillance inspecting and environment recognition One of the advantages offered is that blimps can actuate in high altitudes providing better coverage for some sensors like the camera Among the types of UAVs the blimp appears as a low operational cost option having yet advantages like dispenses landing track can float in the air navigates at low speed etc Still as it is unmanned it s possible to use smaller blimps turning easier the operational logistic and reducing the consequences of possible incidents Furthermore the use of such vehicles becomes more interesting when they have some degree of autonomy being capable to execute tasks with the minimum of human intervention However autonomy requires the development of intelligent algorithms to accomplish the intrinsic tasks of the problem like navigation landing take off obstacle avoidance object reckoning etc Moreover two another systems are presented extending the simulator with intelligent algorithms that determine a path between two points The first is based on the classic A a
115. eeeeees 171 9 6 Janela de solicita o do nome do dirigivel a ser criado 172 9 7 Bot es da barra de ferramentas da oficina virtual 172 9 8 Simula o Cm CRECU O sisal rats Ses Ea a SEE ae a 174 10 TAB TAB TAB TAB TAB TAB TAB TAB TAB TAB 5 1 5 2 5 3 5 4 5 5 5 6 5 7 5 8 6 1 9 1 LISTA DE TABELAS Objetos inseridos no ambiente da FIG 5 19 oo cececeecceesecsseceseeeeeeesseecseenteeeeees 126 Avalia o do desempenho de renderiza o do ambiente urbano 129 Avalia o de desempenho com quantidade de objetos vari vel 130 Avalia o do desempenho de renderiza o do ambiente de floresta 132 Avalia o do desempenho de renderiza o do ambiente montanhoso 133 Avalia o de desempenho do ambiente de mar aberto 0 0 0 ceseeseeseeereeeeeeneeeee 134 Avalia o de desempenho de uma consulta simples ao servidor de simula o 136 Avalia o da transmiss o de imagens entre cliente x servidor 137 Execu o do Q Learning sobre o ambiente da FIG 6 1 148 Comandos de teclado dispon veis durante a simula o ccceesceeeteceeeceeeeeeees 175 11 API LISTA DE SIGLAS Application Programming Interface Aprendizado por Refor o Aprendizado Supervisionado Autonomous Unmanned Remote mOnitoring Robotic Airship Autonomous Underwater Vehicle Berkeley Software Distribu
116. el simulado e Com a aquisi o de dirig veis reais construir dirig veis virtuais que se comportem como os reais usando o mecanismo de constru o de dirig veis do simulador e se necess rio ajustar o modelo matem tico j implementado 156 e Desenvolver um mecanismo de localiza o baseando se nas discrep ncias do relevo do terreno simulado usando algoritmos de matching ou an lise de clusters para comparar amostragens de medi es de altitude com pontos do mapa de relevo do ambiente que deve ser conhecido buscando identificar a posi o do dirig vel relativa ao SCA e Melhorar a qualidade da apresenta o das imagens tridimensionais usando recursos avan ados suportados pelas placas gr ficas mais recentes e Desenvolver e analisar com maior profundidade sistemas de planejamento de trajet ria sejam eles baseados em marca es artificiais no solo em seguimento de marcas cont nuas como estradas e rios etc e Desenvolver sistemas de controle que sejam capazes de comandar os atuadores do dirig vel para que ele siga uma trajet ria pr definida por um sistema de planejamento de trajet ria externo e Aumentar a realidade do terreno simulado atrav s de um mecanismo que permita a constru o de terrenos mesclados como ilhas envoltas por mar relevos com texturas variando de acordo com altura colocando por exemplo uma textura de neve em pontos de altitude elevada e de areia em baixas altitudes e
117. elevo do ambiente Comandos Instrutivos e BPTHRSTL altera a pot ncia do propulsor esquerdo preciso informar o n mero do dirig vel e a nova pot ncia do propulsor O simulador n o retorna dado para esse comando e BPTHRSTR id ntico a BPTHRSTL mas para o propulsor direito e BPTHRSTT id ntico a BPTHRSTL mas para o propulsor de cauda e BPTHRROT altera o ngulo de vetoriza o dos propulsores da g ndola preciso informar o n mero do dirig vel e o novo ngulo de vetoriza o O simulador n o retorna dado para esse comando e BPPATHND informa um novo n coordenada parte de um caminho que deve ser seguido pelo dirig vel E preciso informar o n mero do dirig vel os tr s componentes da 123 coordenada do n a velocidade at o pr ximo n e o ngulo que ser rotacionado at ele O simulador retorna a quantidade total de n s ap s essa inser o e BPPATHFW informa a um dirig vel que ele deve seguir uma trajet ria pr composta por comandos BPPATHND preciso informar o n mero do dirig vel que percorrer a trajet ria Quando o dirig vel chega ao objetivo o simulador informa ao cliente o momento exato da chegada e o ndice do dirig vel e BPPATHCL exclui todos os n s de um caminho a ser seguido pelo dirig vel preciso informar o n mero do dirig vel que ser afetado O simulador n o retorna dado para esse comando No Cap tulo 6 s o apresentados dois sistemas para deter
118. em informa es estereosc picas apresentadas a seguir AZEVEDO 2003 Informa es monoculares As informa es monoculares s o aquelas inerentes imagem plana formada na retina de cada um dos olhos Dentre as informa es monoculares pode se citar a no o de perspectiva o conhecimento pr vio do objeto a oclus o a densidade das texturas a varia o da reflex o da luz e as sombras Perspectiva A no o de perspectiva linear o resultado da aparente diminui o dos tamanhos e das dist ncias entre os objetos medida que o observador se distancia destes Atualmente esse recurso largamente usado para expressar cenas tridimensionais em superf cies planas papel monitor de v deo etc Conhecimento Pr vio do Objeto O conhecimento pr vio do tamanho de um objeto serve tanto para determinar a dist ncia absoluta a partir do observador quanto as dist ncias relativas entre os objetos Al m disso quando h dois ou mais objetos no mesmo campo de vis o e o observador tem no o de seus tamanhos reais o tamanho aparente serve para determinar qual deles est mais pr ximo ou mais distante Oclus o A oclus o respons vel pela informa o da posi o relativa dos objetos Este fen meno tamb m chamado de interposi o ou interrup o de contorno descrito como a obstru o da vis o de um objeto por outro que est mais pr ximo do observador e sobre uma mesma dire o de vis o Assim quando
119. em problemas de determina o de caminhos a FIG 6 8 apresenta quatro ambientes decompostos em c lulas e os resultados obtidos atacando os com o algoritmo Q Learning Os caminhos obtidos s o timos ou est o bem pr ximos do timo Na sequ ncia da esquerda para a direita de cima para baixo a quantidade de passos mudan as de dire o dos caminhos foram 32 4 57 7 47 4 e 47 6 sendo que todos os caminhos foram computados em menos de 5 segundos em um computador de configura o id ntica ao citado no final da subse o 5 6 1 150 6 4 CONSIDERACOES SOBRE O CAPITULO Este cap tulo apresentou dois sistemas de determina o de caminhos que utilizam algoritmos distintos para resolver o problema de determinar o caminho entre dois pontos fixos em um ambiente demonstrando como estender o simulador com algoritmos inteligentes Apesar de o objetivo principal do cap tulo n o ter sido o de desenvolver algoritmos excepcionais para a determina o de caminhos entre dois pontos as subse es anteriores tamb m mostraram que t cnicas que n o envolvem planejamento tamb m podem ser utilizadas com efici ncia para atacar tal problema Em especial o algoritmo de Aprendizado por Refor o O Learning apresentou algumas caracter sticas interessantes e seu uso deve ser levado em considera o Dentre as principais vantagens apresentadas pelo algoritmo est o a sua capacidade de ser utilizado em ambientes desestruturados ou semi estrutura
120. endas iniciam FIG 6 4 Decomposi o bidimensional em c lulas do ambiente da FIG 6 1 A abordagem usando a decomposi o tridimensional utilizada no sistema que ataca o problema de determinar um caminho entre dois pontos utilizando planejamento que nesse caso utiliza o algoritmo A O algoritmo Q Learning tamb m poderia ser utilizado Entretanto como o tamanho do espa o de buscas na decomposi o tridimensional aumenta consideravelmente com rela o ao tamanho do espa o de buscas na decomposi o bidimensional a converg ncia do algoritmo fica extremamente lenta n o sendo poss vel determinar um caminho em um tempo aceit vel para o sistema de dirig veis em quest o A decomposi o em tr s dimens es aumenta n o s a quantidade de estados no espa o de busca mas tamb m a quantidade de movimentos a es poss veis de serem executados pelo agente Em um espa o bidimensional como o agente se movimenta em um plano apenas 8 movimentos s o poss veis frente tr s direita esquerda e para as 4 diagonais Em um espa o tridimensional s o 26 movimentos poss veis O sistema que implementa o O Learning utiliza o espa o de buscas bidimensional As duas abordagens s o discutidas mais detalhadamente nas subse es seguintes Outra forma de discretizar o ambiente atrav s da decomposi o em c lulas convexas LATOMBE 1991 e pode ser utilizada em futuros sistemas inteligentes que visam interagi
121. endizado x Fr da fun o valor V e tamb m do conhecimento a priori das fun es de recompensa r e de transi o Em uma forma de treinamento on line os valores provenientes dessas fun es s o 75 obtidos diretamente da resposta do ambiente Para estimar a fun o Q WATKINS 1989 prop s um algoritmo de treinamento baseado em corre es por sucessivas diferen as temporais conhecido como Q Learning Nesse sentido define se uma fun o de aproxima o Q que atualizada de forma iterativa como O s a lt r s a yv Max O s a EQ 3 19 onde s amp s a ou seja no estado s o agente escolhe uma a o a que maximiza a sua escolha considerando os valores aproximados da fun o O entre todas as alternativas poss veis Dessa forma os valores mais recentes da fun o O para o estado sucessor s s o utilizados para a atualiza o do valor da fun o Q para o estado s Esse algoritmo pode ser estendido para situa es de n o determinismo onde as fun es de recompensa e de transi o possuem um car ter aleat rio Q Learning Incremental A atualiza o dos valores da fun o O considerando somente o efeito da a o e a consequente recompensa associada implementa um processo de aprendizado baseado na ado o de um crit rio de corre o por retorno ou diferen a imediata Entretanto poss vel a atualiza o dos valores da fun o Q considerando o efeito de um conjunto de
122. entes principais para atua o em um dirigivel RAMOS 2002 82 5 1 Algoritmo de execu o do passo de simula o usando o m todo de Euler 93 5 2 Diagrama de classes do modelo matem tico do dirig vel 94 5 3 Um dirigivel e seus COMPON NICS sapata D DD 97 5 4 Compara o do m todo de Euler com a solu o exata 101 5 5 As duas primeiras etapas para renderizar o envelope 105 5 6 Resultado final da renderiza o do envelope ccceccccesceeeeeeeeeeteeeeeceeeeeeeeenseees 106 5 7 Representa o aramada e final de um dirigivel com todos os componentes 107 5 8 Exemplos de mapa de relevo a e de textura b de um terreno 108 5 9 Terreno aramado a e texturizado b com fator de escala Z 0 109 5 10 Terreno aramado a e texturizado b com fator de escala Z 0 5 109 5 11 Terreno aramado a e texturizado b com fator de escala Z 1 110 5 12 Ambiente fechado com objetos 3D est ticos e um dirig vel s 111 5 13 Janela de configura o do envelope de g s do dirigivel ccecceeeeseetseeeeees 112 5 14 Alguns tipos de envelopes criados na oficina virtual 113 5 15 Janela de configura o da g ndola do dirigivel cccecsceesseeeseceeteceeeeeeeeeeseees 114 5 16 Diferentes configura es de g ndola feitas na oficina virtual
123. ento de sistemas inteligentes no simulador seja f cil e flex vel preferencialmente de forma que n o obrigue a altera o direta do c digo fonte do simulador e sua recompila o Uma solu o 120 plaus vel disponibilizar algum tipo de interface para que o simulador possa se comunicar com sistemas externos desenvolvidos at mesmo em outras linguagens Em termos t cnicos deve se providenciar alguma forma de comunica o entre processos Uma forma conhecida de se trocar mensagens entre programas o compartilhamento de mem ria atrav s de pipes ou de dlls Contudo essa solu o interessante quando os processos residem na mesma m quina Quando os processos s o executados em esta es diferentes a utiliza o dessa t cnica desaconselhada pois ela depende fortemente do sistema operacional utilizado nas esta es Outra possibilidade a troca de mensagens via soquetes Um soquete usado em liga es de redes de computadores para criar um elo bidirecional de comunica o entre dois programas A interface padronizada de soquetes surgiu originalmente no sistema operacional Unix BSD Berkeley Software Distribution Um soquete tamb m pode ser visto como uma abstra o computacional que mapeia diretamente a uma porta de transporte TCP ou UDP e a um endere o de rede Com esse conceito poss vel identificar unicamente um aplicativo ou servidor na rede de comunica o IP Em documentos de RFC Request for C
124. era embarcada poss vel utilizar a segii ncia de imagens da c mera para determinar a velocidade e a trajet ria do dirig vel A anima o das imagens geradas um fator crucial para o realismo de uma simula o No contexto da Ci ncia da Computa o h o termo Tempo Real MOLLER e HAINES 2002 que expressa genericamente computa es realizadas num intervalo de tempo pequeno e imediato Especificamente no contexto da Computa o Gr fica tempo real significa que os c lculos necess rios para s ntese de uma imagem s o r pidos o suficiente para acontecer a taxas ao redor de 15 imagens ou frames por segundo fps no m nimo Em outras palavras as imagens sint ticas est o sendo criadas com rapidez suficiente para aceitar intera es de 104 controle ou outras pelo usuario ou por outros sistemas de forma que a resposta seja sempre adequada A utiliza o da biblioteca OpenGL facilita a aproxima o entre o virtual e o real A biblioteca de componentes GLScene permite utilizar componentes para criar imagens tridimensionais A seguir s o apresentadas as t cnicas utilizadas na tentativa de aproximar as imagens do simulador s imagens de objetos e ambientes reais 5 2 1 A RENDERIZA O DOS DIRIG VEIS Com rela o aos aspectos visuais um dirig vel pode ser decomposto em alguns componentes principais O componente mais not vel o envelope de g s que a maior parte do dirig vel A forma geom trica c
125. es que eles podem ser ligados e desligados em pleno v o sem problemas economizando energia Outras vantagens s o a possibilidade de se implementar a revers o muito facilmente e a simplicidade de implementa o dos controladores se comparados com os motores a combust o Esse tipo de motor mais utilizado em ve culos rob ticos com rodas pois estes em geral n o necessitam atingir grandes velocidades n o geram ru do excessivo e nem emitem gases o que pode ser um problema s rio dentro de ambientes fechados e o peso das baterias n o chega a ser problema significativo Alguns VANTS utilizam motores el tricos como propulsores por m a utiliza o desses pode limitar o tempo de v o devido baixa durabilidade das baterias Existem dois projetos de dirig veis que procuram utilizar c lulas fotovoltaicas para alimentar seus sistemas KR PLIN 1998 Contudo tais sistemas devem possuir uma capacidade de carga maior para permitir o transporte de baterias e de pain is com c lulas fotovoltaicas Atua o Motores de passo S o muito utilizados quando se necessita de uma grande precis o de posicionamento Esse tipo de motor amplamente utilizado em sistemas rob ticos principalmente naqueles que 54 necessitam de um controle preciso de movimenta o de c meras de video e em sistemas de mapeamento por laser Apesar da facilidade de se realizar a interface desse tipo de motor com computadores e microcontroladores um g
126. es atuantes em cada dirig vel s o continuamente calculados durante a simula o usando os conceitos da f sica newtoniana e o modelo matem tico adaptado de GOMES e RAMOS 1998 Para a determina o cont nua das vari veis de estado o m todo de integra o de Euler foi utilizado O desenvolvimento de algoritmos inteligentes com a finalidade de proporcionar algum grau de autonomia aos dirig veis uma quest o crucial para o projeto A extens o do simulador com esses algoritmos outra funcionalidade por ele oferecida Atrav s de um protocolo de rede em n vel de aplica o poss vel interagir com o simulador que passa a assumir o papel de servidor de simula o Um sistema cliente externo remotamente conectado atrav s de soquetes pode obter informa es dos sensores e comandar os atuadores dos dirig veis durante uma simula o 155 Foram realizados diversos testes de desempenho no simulador Os testes serviram para analisar o desempenho de renderiza o do cen rio tridimensional e da interface de comunica o via soquetes As an lises mostraram que o desempenho mesmo em um computador de configura o modesta quando se trata de aplica es gr ficas foram satisfat rios confirmando a viabilidade de se utilizar o simulador para o fim proposto Uma observa o importante com rela o ao desempenho que a renderiza o 3D de ambientes externos outdoors mais custosa computacionalmente do que a de ambient
127. es fechados indoors Com o objetivo de validar e demonstrar a utiliza o remota do simulador e de realizar um estudo sobre o uso de t cnicas de aprendizado de m quina para determinar a trajet ria entre dois pontos dois outros sistemas clientes foram desenvolvidos sendo que um deles resolve o problema de determina o de caminhos usando o algoritmo cl ssico A e o outro resolve o mesmo problema usando o algoritmo de aprendizado O Learning Os resultados obtidos com o algoritmo Q Learning foram satisfat rios e mostraram que seu uso deve ser considerado ao se desenvolver sistemas de determina o de caminhos Muitas melhorias e abordagens distintas ainda podem ser feitas tanto no simulador quanto nos sistemas de determina o de caminhos A pr xima subse o apresenta algumas sugest es para trabalhos futuros visando a continuidade do projeto 7 2 TRABALHOS FUTUROS Apesar de apresentar resultados e contribui es relevantes para o problema geral j citado o presente trabalho abre um leque para novos trabalhos principalmente porque muitos pontos n o puderam ser aprofundados devido ao espa o e ao escopo deste trabalho Al m disso com um simulador o desenvolvimento de determinados trabalhos dispensam a utiliza o de dirig veis reais Algumas sugest es para trabalhos futuros s o e Desenvolver um sistema de reconstru o tridimensional de ambientes utilizando as imagens das c meras virtuais embarcadas no dirig v
128. esar de n o estar implementado na vers o atual do simulador O primeiro m todo tem a caracter stica de ser mais r pido por m menos preciso que o segundo O segundo apesar de mais preciso requer maior esfor o computacional para ser executado podendo comprometer o desempenho da simula o Para simula es em que as vari veis de estado sofrem altera es consider veis em um pequeno espa o de tempo o m todo Runge Kutta mais aconselhado Para simula es em que as vari veis de estado se alteram de forma mais suave o m todo de Euler pode ser utilizado pois o erro acumulado bem tolerado Em um simulador de avi es por exemplo em que a velocidade pode ultrapassar os 800 quil metros hor rios em um intervalo de tempo de 10 milissegundos o deslocamento superior a 2 metros Nessa situa o a escolha do m todo de integra o utilizado pode interferir gravemente no resultado da simula o Um erro de 2 metros pode ser crucial para determinar se o avi o vai ou n o colidir com outro durante um v o simulado podendo causar uma diverg ncia entre a simula o e a realidade No caso de uma simula o de dirig veis de pequeno porte a velocidade desses raramente ultrapassa os 60 quil metros hor rios Em um intervalo de tempo de 10 milissegundos o deslocamento inferior a 17 cent metros Adotando uma margem de seguran a m nima para a dist ncia entre o dirig vel e outros objetos da simula o ch o obst culos e
129. esentado por RBFloatingHull respons vel pela for a aerostatica que mant m o dirig vel suspenso no ar os componentes propulsores que usam h lice representados pela classe RBHelixThruster e os componentes aerodin micos representados pela classe RBLiftingSurface Essas classes podem ser estendidas para representarem outros tipos de ve culos como avi es planadores helic pteros carros dentre outros A FIG 5 3 mostra um dirig vel e seus componentes nomeados com a classe que os representa A classe RBComponent det m os atributos comuns aos tipos de componentes usados por corpos r gidos O atributo mass representa a massa de um componente A massa total do corpo r gido obtida atrav s da soma das massas de cada um dos componentes que o constituem O atributo dragCoefficient dimmensions e localAirSpeed s o usados para determinar a for a de arrasto din mico que atua no componente de acordo a EQ 5 14 F 0 5 p s AJ EQ 5 14 96 onde F a for a de arrasto que atua no componente p a densidade do ar s um escalar que representa a velocidade do ar incidente no componente 4 a rea de incid ncia no componente e v o vetor velocidade do componente no SCA RBLiftingSurface RBFloatingHull RBHelixThruster RBHelixThruster RBComponent FIG 5 3 Um dirig vel e seus componentes O termo final v da EQ 5 14 ocorre devido for a de arrasto atuar na mesma dire o e em sentido contr
130. extos religiosos e disputa de guarda de crian as Todos negociam A automa o dos processos de negocia o requer o estabelecimento de um protocolo de intera o que 45 preestabele a etapas definidas na troca de mensagens entre os agentes garantindo a converg ncia do processo e Coordena o em situa es de interfer ncia social escambo social e coopera o os agentes devem necessariamente se coordenar para agir e para decidir a ordem de execu o das a es Decidir coisas como qual agente realizar qual a o como os agentes ir o trocar as informa es sobre o resultado da execu o das mesmas como ter o acesso a recursos escassos como ir o eventualmente alterar a propriedade de suas a es em fun o das a es dos outros etc Essa coordena o talvez seja uma das tarefas mais complexas Similarmente ao processo de negocia o devem ser utilizados protocolos espec ficos para esse fim Para diminuir a complexidade desse processo padr es de intera o que se repetem muitas vezes s o capturados em estruturas preestabelecidas definindo o que se chama de organiza es S o descritos sucintamente a seguir os tipos ou padr es de intera o REZENDE 2005 e Neutralismo n o ocorre intera o entre os agentes e Competi o ambos os agentes s o atingidos negativamente pois competem pelos mesmos recursos e Amensalismo um agente afetado pela a o n o proposital de outro agente e P
131. gem esquerda do nome do dirig vel que se deseja ativar ou desativar Se a caixa de checagem estiver marcada o dirig vel estar presente na simula o Se estiver desmarcada o dirig vel continuar criado mas n o estar presente na simula o 173 9 1 5 INICIANDO A SIMULACAO Apos criar um ambiente e um ou mais dirigiveis para atuar nesse ambiente possivel dar inicio simula o Contudo antes de dar in cio simula o deve se configurar o IP e a porta que o servidor de simula o far uso para aceitar acessos remotos O IP deve ser um IP v lido que localize o computador que est executando o simulador em alguma rede TCP IP Na tela principal mostrada na FIG 9 1 o IP pode ser configurado no campo Server Binding IP e a porta usada pelo servidor no campo Binding Port Feito isso basta clicar no bot o da FIG 9 5 e para iniciar a simula o Esse bot o s estar dispon vel se o ambiente e pelo menos um dirig vel j estiverem criados Selected Blimp Cruiser iene merece Relative Speed 0 22 meters second Horizontal Speed 0 01 meters second Position 16 57 122 05 31 66 77 61 FPS Server stopped Server not started FIG 9 8 Simula o em execu o r Assim que iniciada a simula o um cen rio 3D com o ambiente e os dirigiveis exibido Logo abaixo do cen rio exibida uma tela de status do servidor de simula o que 174 apresenta mensagens relac
132. ica o ser um gargalo para realizar as transfer ncias com maior rapidez as imagens podem opcionalmente ser convertidas para o formato JPG Os testes foram feitos utilizando imagens no formato BMP e JPG O padr o JPG consiste em um formato de imagem compactado O pre o que se paga pelo tamanho menor de uma imagem JPG o custo computacional Uma imagem JPG consome processamento para ser gerada e para ser mostrada O formato BMP apesar de ser cerca de 80 maior n o precisa de processamento extra para ser gerado ou exibido Conforme apresentado na TAB 5 8 ambos os formatos se mostram melhores de acordo com a situa o Os resultados com fundo azul s o relativos ao formato JPG e com fundo branco ao BMP Os valores est o em quadros por segundo 136 TAB 5 8 Avalia o da transmiss o de imagens entre cliente x servidor iris X 320x240 640x480 800x600 1024x768 1280x1024 Ethernet 802 11g Pode se perceber que para a resolu o de 320 x 240 pixels quando cliente e servidor est o no mesmo computador o formato BMP se mostra com melhor taxa de transfer ncia do que o formato JPG Isso ocorre porque em vez de o canal de comunica o ser o gargalo a capacidade de processamento que passa a s lo Como o formato JPG requer mais processamento o tempo para a gera o das imagens faz a taxa de transfer ncia cair Um meio de melhorar o desempenho da transfer ncia de imagens seria n o transferindo a imagem em si
133. ica ao agente que o fato de ele passar a planejar o futuro e de considerar sua experi ncia Basicamente o agente simula diversas situa es criando um tipo de estrutura decis ria geralmente baseada em simula es Uma estrutura decis ria armazena informa es sobre consegii ncias de a es tomadas em determinadas situa es Assim o agente poder realizar a a o que lhe proporcione um futuro melhor n o mais considerando apenas o resultado imediato dessa a o Entretanto na maior parte dos casos n o se pode ter um modelo completo e perfeito do ambiente o que impede de realizar um planejamento que garanta que o agente sempre tomar a melhor decis o em uma determinada situa o Uma forma de tentar superar essa dificuldade implementar algum tipo de mecanismo que d ao agente a capacidade de aprender com o seu passado ou seja com as a es anteriormente tomadas Pode se considerar como exemplo um agente que tem o objetivo de fazer previs o do tempo Se ele se basear apenas na percep o atual das condi es do tempo ele n o ser capaz de prever o que est por vir Como n o poss vel criar um modelo perfeito do ambiente em que o agente se encontra uma boa maneira de melhorar a capacidade de previs o do agente desenvolver uma fun o de aprendizado Considere se que os sensores do agente consigam obter diversas informa es sobre as condi es clim ticas atuais como a velocidade do vento a temperat
134. ifica es estruturais na mec nica e aerodin mica do dirig vel utilizado adequando o ao uso como ve culo rob tico No trabalho tamb m foram estabelecidas as infra estruturas embarcada e em terra de componentes de software e de hardware envolvendo sensores atuadores processadores e software de tempo real Ainda um modelo din mico aprimorado do dirig vel foi apresentado considerando notadamente os aspectos de for a de propuls o e influ ncia da din mica do vento e com base neste novo modelo foram desenvolvidos ambientes de simula o em MATLAB Simulink e Java VRML sendo este ltimo baseado no simulador apresentado anteriormente em RAMOS et al 1999 Foi implementado tamb m um ambiente de suporte ao desenvolvimento e opera o do dirig vel rob tico bem como um sistema de controle e navega o compreendendo algoritmos de seguimento de trajet ria e de perfil de altitude entre pontos de passagem Tal sistema foi analisado e seus par metros de sintonia foram ajustados tanto em simula o quanto em v os reais Finalmente foi estabelecido um prot tipo de arquitetura de software rob tico para o dirig vel testado apenas em simula o contemplando aspectos deliberativos e reativos de uma miss o rob tica completa Ainda no contexto do projeto AURORA o problema da identifica o do modelo din mico longitudinal do dirig vel foi atacado de tr s formas diferentes por FARIA 2005 em sua disserta o de mestrado F
135. ile Robot Positioning Technical Report The University of Michigan Michigan 1996 BOTELHO W T Um Sistema de Identifica o e Adapta o Pervasivo para a Casa Inteligente Utilizando Sistemas Multiagentes Disserta o de Mestrado Instituto Militar de Engenharia Rio de Janeiro Brasil 2005 BOURG D M Physics for Game Developers O Reilly Sebastopon 2002 ISBN 13 978 0 596 00006 6 BOURG D M SEEMANN G AI for Game Developers O Reilly Sebastopon 2004 ISBN 13 978 0 596 00555 9 BRUTZMAN D Virtual World Visualization for an Autonomous Underwater Vehicle Proceedings of the IEEE Oceanic Engineering Society Conference OCEANS 95 pages 1592 1600 San Diego CA October 1995 CHELLI E DALA L et al Aerodynamics Investigation of the 1 80 CL 160 P1 Airship 14th AIAA Lighter Than Air Technical Conference 14 jul 2001 Akron EUA Proceedings AIAA Akron USA 2001 CONGER D Physics Modeling for Game Programmers Course PTR Boston MA 2004 ISBN 13 978 1 592 00093 7 CRAIG J J Introduction to Robotics Mechanics and Control Addison Wesley Longman Massachusets 1989 ISBN 13 978 0 201 54361 2 158 DE LAURIER J D EVANS J R The Shenandoah Flies Again A Computer Simulation 4th AIAA Lighter Than Air Technology Conference Annapolis Maryland USA 1981 DELOACH S A Analysis and Design Using MaSE and AgentTool Proceedings of the 12th Midwest Artificial Intelligence and Cognitive Science Co
136. inatura em sistemas de radar tornando o tamb m um ve culo furtivo No final da d cada de 1980 Israel desenvolveu o Pioneer um VANT leve de baixo custo e de bom desempenho Devido ao seu sucesso as for as militares americanas compraram cerca de 20 Pioneers que se tornaram os primeiros VANTs pequenos e de baixo custo da moderna for a militar americana A partir de ent o as tecnologias em VANT passaram a se difundir e a se tornar mais comuns em outras na es e outros ve culos al m do avi o passaram a possuir vers es n o tripuladas Desde a d cada de 1990 os VANTs ocupam uma posi o cr tica e permanente no arsenal militar de alta tecnologia de v rias na es Al m disso tamb m s o usados para fins pac ficos como monitoramento ambiental Uma tend ncia que vem se confirmando a diminui o de tamanho dos VANTS Pa ses como Estados Unidos Gr Bretanha Cor ia e Israel est o desenvolvendo os MAVs sigla para Micro Aerial Vehicle Devido ao seu 17 tamanho reduzido o uso fica praticamente restrito a miss es de monitoramento e vigil ncia A FIG 1 1 mostra alguns dos VANTS citados nos par grafos anteriores c d FIG 1 1 Alguns VANTs de destaque a V 1 b Scout c Pioneer d Predator B No Brasil um projeto precursor no desenvolvimento e pesquisa de VANTS o projeto AURORA Autonomous Unmanned Remote mOnitoring Robotic Airship desenvolvido pelo CenPRA Centro de Pesquisas Rena
137. informar o n mero do dirig vel que se quer consultar O simulador retorna tr s n meros que representam as coordenadas de latitude longitude e altitude do dirig vel e BLMPORTN obt m a orienta o do dirig vel com rela o ao sistema de coordenadas do ambiente como um inclin metro E preciso informar o n mero do dirig vel que se 122 quer consultar O simulador retorna tr s n meros que representam quantos graus o corpo est rotacionado em torno dos eixos X Y e Z do SCA em graus e BLMPALTM obt m o valor da altitude do dirig vel perpendicularmente ao solo como um alt metro preciso informar o n mero do dirig vel que se quer consultar O simulador retorna um nico n mero correspondente altitude do dirig vel e BPCMRIMG obt m a imagem da c mera embarcada do dirig vel E preciso informar o n mero do dirig vel e se a imagem da c mera esquerda direita ou central quando mon culo O simulador retorna um stream de dados contendo a imagem da c mera solicitada e BPBATTRY obt m a quantidade de bateria combust vel restante no dirig vel preciso informar o n mero do dirig vel O simulador retorna um valor num rico correspondente ao percentual de bateria restante e AMBHTMAP obt m o mapa de relevo de um ambiente aberto N o preciso passar par metros mas funciona somente em simula es de ambientes abertos O simulador retorna um fluxo de dados contendo a imagem do mapa de r
138. interligadas direita est a textura do teto e das paredes que consiste em um fundo azul como uma nuvem para dar um aspecto celeste As texturas do ch o paredes e teto possuem respectivamente densidades iguais a 4 4 e 5 A densidade determina o tamanho que a figura ter ao ser usada como textura determinando a granularidade da textura na superf cie Os objetos est ticos que comp em o ambiente bem como suas caracter sticas s o mostrados na TAB 5 1 TAB 5 1 Objetos inseridos no ambiente da FIG 5 19 Objeto Posi o X Y Z Rota o graus Fator de Escala Buildings 100 20 40 9 0 0 03 Buildings 15 60 40 9 90 0 03 Buildings 70 140 40 9 90 0 03 Buildings 150 20 40 9 0 0 03 Buildings 135 195 40 9 90 0 03 Buildings 20 225 40 9 0 0 03 Buildings 275 225 40 9 0 0 03 Buildings 200 132 40 9 90 0 03 Buildings 265 60 40 9 90 0 03 Buildings 25 70 40 9 0 0 03 Buildings 225 70 40 9 0 0 03 Buildings 265 185 40 9 90 0 03 Buildings 30 225 40 9 0 0 03 Buildings 400 400 40 9 0 0 03 Car 180 200 0 9 0 0 04 Car 190 200 0 9 0 0 04 Car 200 200 0 9 0 0 04 Car 210 200 0 9 0 0 04 Car 220 200 0 9 0 0 04 Car 180 190 0 9 0 0 04 gt 55 8 04 126 Continua o da Tabela 5 1
139. ionadas aos eventos que ocorrem entre o servidor e algum cliente remoto conectado A FIG 9 8 mostra uma simula o em execu o Nessa figura poss vel observar que algumas informa es s o exibidas no canto superior direito do cen rio Essas informa es s o relativas ao dirig vel selecionado em um dado instante que nesse caso o dirig vel de nome Cruiser Essas mesmas informa es podem ser obtidas remotamente por um cliente conectado ao simulador Alguns comandos podem ser executados via teclado durante uma simula o Esses comandos permitem que o usu rio acione os atuadores e sensores dos dirig veis permitindo que o usu rio observe o comportamento e as rea es de um dirig vel de acordo com o comando dado A TAB 9 1 mostra os comandos de teclado que podem ser usados durante a simula o TAB 9 1 Comandos de teclado dispon veis durante a simula o Tecla Fun o F3 Seleciona a c mera embarcada esquerda do dirig vel selecionado est reo F4 Seleciona a c mera embarcada direita do dirig vel selecionado est reo F5 Seleciona a c mera embarcada central do dirigivel selecionado monocular F6 Seleciona a c mera externa do dirigivel selecionado F7 Seleciona a c mera do ambiente Esc Termina a simula o Home Seleciona o dirig vel anterior End Seleciona o pr ximo dirig vel PageUp Aumenta a altitude da c mera apenas c mera do F
140. iormente Um importante diferencial est no fato de os dirig veis considerados serem heterog neos no que diz respeito s dimens es e ao aparato tecnol gico dos mesmos Essa heterogeneidade tem por objetivo principal uma redu o ainda maior do custo do sistema proposto inicialmente por PINHEIRO 2006 Intuitivamente a distribui o do aparato tecnol gico viabiliza a utiliza o de ve culos de menor porte e reduz o consumo de energia individual do dirig vel o que consequentemente reduz os custos de implementa o e opera o do sistema como um todo Entretanto o fato de os sensores estarem distribu dos em ve culos diferentes indica que um dirig vel pode precisar de uma informa o proveniente de um sensor que ele n o possui Isso requer um mecanismo eficiente de comunica o e de compartilhamento de sensores e logicamente um maior grau de colabora o entre os ve culos Foge ao escopo da disserta o apresentar a defini o formal detalhada de tal mecanismo cuja modelagem inicial ja foi abordada por PINHEIRO 2006 Como objetivo espec fico o trabalho determinado cria o de um simulador com cen rios tridimensionais que forne a subs dios para o desenvolvimento de algoritmos inteligentes que por sua vez visam proporcionar autonomia aos ve culos Algumas caracter sticas relevantes do simulador s o 23 e Renderiza o de fotos de terrenos reais na superf cie do terreno simulado como textura
141. irig vel 5 3 5 A CONFIGURA O DO PROPULSOR DE CAUDA O propulsor de cauda tamb m pode ser configurado As configura es s o praticamente as mesmas dos propulsores da g ndola A nica diferen a que o propulsor de cauda n o tem a op o de ser vetoriz vel A FIG 5 21 apresenta a janela de configura o do propulsor de cauda Em alguns dirig veis reais o propulsor de cauda fica embutido no leme de cauda vertical superior ou inferior Na vers o atual do simulador o leme tem a op o de ficar apenas no fim do envelope conforme mostra a FIG 5 22 Na FIG 5 22 a apresentado um 117 propulsor de tamanho relativamente pequeno Propulsores de cauda muito grandes como o da FIG 5 22 b geralmente s o muito pesados fazendo o dirig vel levantar a parte dianteira Se a frente do dirig vel tiver uma inclina o natural muito grande os propulsores de g ndola dever o estar vetorizados para baixo para que o dirig vel navegue mantendo uma altitude Tamb m a aerodin mica fica prejudicada pois a frente do dirig vel passa a incluir parte da por o inferior frontal do envelope que por sua vez aumenta a superf cie de incid ncia do vento e consequentemente aumenta tamb m o arrasto aerodin mico Tail Thruster Setup Component Name Tai Thruster Axis Length m Helix Diameter m Mass Kg Drag Coeffic Max RPS 0 25 4 0 15 84 006 0 10 4 200 00 4 Position lt Z Consumption
142. istema de navega o para dirig veis n o tripulados baseado em vis o Vidal guiou se pelo sistema de navega o intr nseco no fragmento do diagrama de metas da FIG 2 6 atendo se principalmente nos tr s casos de uso relacionados que s o e Posicionar SDANT comanda o posicionamento dos DANT Este posicionamento segue os seguintes passos determinar a posi o inicial do SDANT calcular a trajet ria 35 deslocar o SDANT ao longo da trajet ria determinada e pairar SDANT Pr Condi o SDANT deve pairar e Decolar SDANT comanda a decolagem dos DANTs Esta decolagem segue os seguintes passos decolagem do DANT ncora o DANT que abstrai o SDANT em seguida o DANT que lhe adjacente e assim sucessivamente Ap s decolarem os DANTSs pairam a 100 metros de altura O SDANT define tamb m ao comandar a decolagem de cada DANT a posi o que cada DANT deve ocupar imediatamente ap s a decolagem Os DANTs n o podem mover se para uma eventual posi o de destino sem que respeitem a restri o da intercomunica o deles Pr Condi o SDANT deve estar ativo e Pousar SDANT comanda o pouso dos DANTs O pouso segue os seguintes passos determinar a posi o inicial do SDANT calcular a trajet ria deslocar o SDANT ao longo da trajet ria determinada e pousar SDANT Pr Condi o SDANT deve pairar Um detalhamento do funcionamento do sistema de navega o empregado no projeto VANT do IME iniciado por Pinheiro
143. ivo indica a qualidade da a o tomada mas n o se a melhor ou a pior a o poss vel O retorno instrutivo por outro lado indica a a o correta a tomar e forma a base do Aprendizado Supervisionado Nas suas formas puras os dois tipos de retorno supracitados s o totalmente distintos o retorno avaliativo depende inteiramente da a o tomada enquanto o retorno instrutivo independe da a o tomada Existem ainda casos em que esses dois tipos de retorno podem ser combinados M todos A o Valor Inicialmente s o descritos alguns algoritmos simples para estimar o valor das a es e para selecionar uma a o usando o valor das estimativas Convenciona se o valor real da a o a como Q a e o valor estimado depois de t decis es como Oa O valor real de uma a o a recompensa m dia obtida uma vez que a a o selecionada Uma maneira natural de T2 estimar o valor real de uma a o calcular a m dia das recompensas recebidas quando da sele o dessa a o Para uma a o a ap s t decis es em que a foi selecionada k vezes obtendo as recompensas 71 72 Fp O valor da a o a pode ser obtido atrav s da equa o hth tatr EQ 3 13 7 EQ 3 13 Q a Entretanto se k 0 definimos o valor estimado como um valor padr o por exemplo Oa 0 Como k pela lei dos grandes n meros O a converge para O a Esse m todo chamado de m todo da m dia das amostras pois cada estimativa uma
144. lemes podem atuar como estabilizadores ou como auxiliares em manobras Quando o vento passa pela superf cie do leme um momento de for a gerado de acordo com o ngulo de ataque do respectivo leme Caso o leme seja fixo ele atua praticamente como um estabilizador apenas ajudando a suavizar o movimento angular cont nuo provocado pelas for as atuantes no dirig vel Caso ele possa ter seu ngulo de ataque alterado de forma independente do dirig vel atrav s de motores ele pode auxiliar na execu o de manobras Como um dos requisitos do sistema de dirig veis abordado pelo presente trabalho o baixo consumo de energia os lemes s o fixos descartando o uso de motores adicionais 4 3 OS TERMOS DO MODELO DIN MICO O modelo din mico do dirig vel em seis graus de liberdade referenciado ao sistema de coordenadas no seu corpo dado por GOMES e RAMOS 1998 M a F F x A x G P EQ 4 1 onde M a matriz de massa a o vetor de acelera es lineares e angulares que pode ser obtido atrav s da primeira derivada do vetor de velocidades lineares e angulares x Fa O vetor de for as e torques din micos 4 o vetor de for as e torques aerodin micos G o 82 vetor de for as e torques gravitacionais e P o vetor de for as e torques de propuls o Cada um dos componentes do modelo descrito a seguir 4 3 1 VETOR VELOCIDADE O vetor velocidade x cont m as tr s velocidades lineares u v w e as tr
145. lntoenet Exper Yano Edits Esbe lr Favotcs Gaps ai e Yola oo Paw Erdagi ME hiona ia cE bes poa ace q u o a Ajudou Pagnencid Perqua Fa Htoo Canac Taochas VRML AURORA 5 Airship Simulator version LO Runs On VEMLST KAJ compatibile Fixp oe Pan Tilt Wind Simulator Command Ballonets Heaviness Instruments panel Pitch and Yaw E Abin pigra tie Awewis clibe passeiam Zorn ds terre FIG 2 2 Simulador do AS800 em Java VRML RAMOS et al 1999 Em RAMOS et al 2001 descrito como um dirigivel n o tripulado percorre uma trajet ria pr definida usando dados oriundos de sensores como GPS aceler metro sensor de vento e inclin metro sem a utiliza o de t cnicas de Vis o Computacional S o apresentados os resultados de testes do seguimento de uma trajet ria guiado por um sistema embarcado com a altitude sendo controlada manualmente de forma remota O modelo matem tico do dirigivel AS800 tamb m descrito bem como toda a plataforma experimental utilizada Uma grande contribui o ao projeto AURORA resultante da uni o dos esfor os anteriores o trabalho de RAMOS 2002 que consiste em uma tese de doutorado abordando o desenvolvimento e a implementa o de um prot tipo de dirigivel rob tico n o 29 tripulado com capacidade de realizar v os aut nomos reais seguindo trajet rias definidas por pontos de passagem Para contemplar esse objetivo foram realizadas mod
146. lo com sensores fontes de vento obst culos correntes ascendentes etc sob o completo dom nio do pesquisador Ainda o volume do ambiente simulado provavelmente muito grande e encarece ainda mais sua modelagem A simula o f sica em escala corta custos e acelera o desenvolvimento mas continua relativamente cara Outra quest o com testes reais que um erro m nimo de c lculo em um sistema de navega o poderia resultar na queda de uma das aeronaves causando grandes perdas materiais e possivelmente colocando em risco a seguran a de pessoas Testes reais tamb m exigem uma log stica de execu o avan ada pois devem obedecer s leis que controlam o espa o a reo e por quest es de seguran a devem ser realizados em reas inabitadas O desenvolvimento de um simulador baseado em software uma alternativa plaus vel cujo custo se resume ao de um computador e do software necess rio para seu funcionamento A simula o pode reduzir o custo de desenvolvimento do sistema como um todo capaz tamb m de reduzir o tempo para a realiza o de uma opera o pois uma simula o virtual tem a possibilidade de ser acelerada e melhor observada sendo que os resultados podem ser tratados e apresentados em formato mais intelig vel FILHO 1995 Considerando se que na abordagem desta disserta o o pouso a decolagem a detec o de obst culos a navega o entre dois pontos e o planejamento de trajet ria s o basicamente
147. m dia simples das amostras das recompensas relevantes A regra mais simples para a sele o de a es selecionar a a o com o maior valor estimado Por exemplo na decis o t para selecionar uma das a es gulosas com o maior valor estimado a tem se que Q 1 a max O i a Esse m todo chamado guloso sempre usa o conhecimento adquirido para maximizar a recompensa imediata N o gasto nenhum tempo experimentando a es aparentemente inferiores com o objetivo de descobrir a es possivelmente melhores Uma alternativa simples a essa regra selecionar a es gulosas a maioria do tempo mas ocasionalmente selecionar uma a o aleatoriamente com uma probabilidade e Essa sele o deve ser uniforme e independente do valor estimado de cada a o Esses m todos s o chamados de m todos e gulosos Uma vantagem desses m todos que medida que o n mero de decis es aumenta todas as a es ser o selecionadas um n mero infinito de vezes garantindo que k tenda a infinito para todas as a es a e o valor esperado O a convirja para o valor real O a Isso implica que a probabilidade de selecionar a a o realmente tima convirja para 1 e ou seja quase exata Essa garantia entretanto n o total e diz pouco sobre a efetividade pr tica desses m todos A vantagem do m todo e guloso em rela o ao guloso depende muito do problema Por exemplo no caso de grande vari ncia das recompensas necess
148. ma matriz de rota o armazenada no atributo rotation Feito isso deve se multiplicar a matriz pelo vetor posi o e somar o resultado posi o do corpo r gido em si como na equa o x O seq R Ex C sco xO EQ 5 12 onde x sca a posi o do i simo componente relativa ao SCA R t a matriz de rota o computada a partir do quaterni o orientation xKt scr a posi o do i simo componente relativa ao SCL e x t a posi o do corpo r gido que sempre relativa ao SCA Todos esses valores s o considerados para um instante t Em algumas situa es a velocidade local de um componente do corpo r gido no SCA importante principalmente quando o componente possui caracter sticas aerodin micas que geram for as e torques no corpo r gido Nesse caso a velocidade do vento no componente deve ser determinada e para isso deve se calcular a velocidade do componente relativa ao SCA utilizando a equa o XD seq W t X x Esca xA V0 EQ 5 13 onde X t sc a velocidade do i simo componente em rela o ao SCA w t a velocidade angular do corpo r gido x t sc a posi o do i simo componente relativa ao SCA x t a posi o do corpo r gido v t a velocidade do corpo r gido no SCA e o operador x o produto vetorial todos considerados para o instante de tempo A classe RBLiftingSurface possui atributos espec ficos para representar componentes com caracter sticas
149. mandos Maiores informa es sobre a OpenGL podem ser obtidas na excelente documenta o dispon vel em http www opengl org Maiores detalhes sobre os conceitos inerentes computa o gr fica podem ser obtidos em AZEVEDO e CONCI 2003 Em aplica es de Computa o Gr fica que envolvem agentes como jogos simuladores etc um tipo de tarefa comum o deslocamento do agente entre dois pontos Esse deslocamento pode ser feio de forma desordenada ou com uma trajet ria bem definida e otimizada A pr xima subse o aborda o Aprendizado por Refor o uma t cnica de aprendizado de m quinas que pode ser usada para determinar o caminho entre dois pontos de um ambiente 3 4 APRENDIZADO POR REFOR O A id ia de que se aprende atrav s da intera o com o ambiente provavelmente a primeira a ocorrer ao se pensar sobre a natureza do aprendizado Quando uma crian a brinca ou observa algo n o h um professor lhe auxiliando explicitamente mas a crian a tem uma 68 conex o sensorial e motora direta com o ambiente Exercitar essa conex o produz uma grande quantidade de informa o relacionada causa e consequ ncia e sobre o que fazer para atingir certos objetivos Durante a vida essas intera es s o a principal fonte de conhecimento sobre nosso ambiente Ao aprender sempre h a consci ncia de como o ambiente reage s a es realizadas e o objetivo sempre influenciar o ambiente atrav s dessas a es O aprendiza
150. mas sim os dados necess rios para renderiz la ou seja as informa es geom tricas dos s lidos e as texturas que devem ser aplicadas aos s lidos Dessa forma o cliente receberia esses dados e faria a renderiza o localmente O aumento de desempenho conseguido pelo fato de que em vez de transferir a imagem oriunda do servidor seriam transferidos apenas os dados para renderizar a imagem na aplica o cliente 5 6 CONSIDERA ES SOBRE O CAP TULO Esse cap tulo teve como foco principal a apresenta o de informa es sobre a implementa o do simulador A implementa o do modelo matem tico foi tratada sob um aspecto pr tico e importantes observa es foram feitas A renderiza o das imagens tamb m foi abordada de forma mais elucidativa Foram apresentados detalhes e justificativas sobre a implementa o do protocolo de comunica o que faz do simulador um servidor de simula o capaz de fornecer subsidios para outras aplica es que venham a estender o simulador com algoritmos inteligentes Al m de apresentar maiores detalhes sobre a implementa o do simulador o cap tulo apresentou uma avalia o de desempenho que demonstra a viabilidade de utiliz lo como fonte de subs dios para a implementa o de aplica es que visam estender o simulador com algoritmos inteligentes Foram apresentados testes de desempenho da 137 renderiza o dos gr ficos tridimensionais e da transfer ncia de dados entre uma aplica
151. mb m s o apresentados Alguns trabalhos relacionados determina o de caminhos usando o Aprendizado por Refor o tamb m s o comentados Visando preparar o leitor multidisciplinaridade inerente deste trabalho no Cap tulo 3 apresentado em s ntese o arcabou o te rico necess rio ao desenvolvimento de VANTs rob ticos aut nomos S o abordados os temas Agentes Rob tica Computa o Gr fica e Aprendizado por Refor o No Cap tulo 4 apresentado o modelo matem tico de um dirig vel e as adapta es realizadas para utiliz lo no simulador desenvolvido Os termos do modelo matem tico s o apresentados em detalhes individualmente O Cap tulo 5 apresenta o simulador desenvolvido S o apresentados diversos detalhes sobre sua implementa o S o mostrados detalhes de implementa o da din mica da representa o gr fica dos objetos simulados da renderiza o do terreno dentre outras coisas Tamb m s o apresentados alguns testes de desempenho com o simulador Como complemento o Cap tulo 6 apresenta um sistema de determina o de caminhos que interage com o simulador fornecendo uma poss vel trajet ria entre dois pontos quaisquer do mapa de relevo utilizado pelo simulador S o apresentadas solu es para ambientes estruturados e para ambientes desestruturados bem como os resultados obtidos com tais solu es 25 No Cap tulo 7 s o feitas as considera es finais S o apresentadas as conclu
152. mbiente tamb m necess rio A FIG 9 4 mostra a janela de cria o de ambientes abertos Outdoor Environment Builder E M Height Map Image Available Objects Environment Objects Height Map Scale per Altitude Latitude Longitude 0 25 pd 00 A 2 00 A M Wind Speed Vector xSpeed Y Speed ZSpeed o 00 t 0 00 x 0 00 xj M Object Position Y Z and Scale jooo P eoo pA ps P ho p 00 M Screen Resolution _ 320x240 C 1024x768 Object Preview 640x480 1280x1024 M Ground Texture Image 800x600 Current IV Replicate Map Infinitely General Properties Tile Size Tiles per Texture 32 x 8 00 Day C Night J Preview FIG 9 4 Janela de cria o de ambientes abertos outdoors Na FIG 9 4 a imagem do canto superior esquerdo na regi o Height Map Image o mapa de relevo Esse mapa de relevo respons vel por determinar as varia es de altitude do terreno Para selecionar outro mapa de relevo deve se clicar sobre a figura e selecionar uma imagem com extens o JPG ou BMP que represente um mapa de relevo Na imagem logo abaixo na regi o Ground Texture Image poss vel configurar a textura do terreno Para 169 alterar a textura basta clicar sobre a figura e selecionar uma nova imagem JPG ou BMP que contenha a textura desejada As dimens es do terreno s o determinadas pelo tamanho
153. mina o de trajet rias que se comunicam com o simulador utilizando a interface via soquetes Primeiramente o sistema externo cliente solicita o mapa do terreno ao simulador servidor e a posi o do dirig vel Ap s o c mputo do caminho do local de partida do dirig vel at um ponto objetivo o sistema externo informa ao simulador o caminho computado e envia um comando para que o dirig vel siga esse caminho Os sistemas foram implementados utilizando duas abordagens distintas Um dos sistemas foi implementado com o algoritmo A que um algoritmo cl ssico da IA O outro sistema foi implementado com o algoritmo de Aprendizado por Refor o conhecido como Q Learning 5 5 TESTES E RESULTADOS OBTIDOS COM O SIMULADOR Com o objetivo de validar a utiliza o do simulador alguns testes foram realizados Os testes consistem basicamente em avaliar alguns ambientes e sua aproxima o visual com a realidade al m de analisar o desempenho principalmente da parte gr fica e da utiliza o remota do simulador A avalia o das imagens consiste basicamente em construir alguns ambientes e avaliar visualmente seu realismo No entanto os gr ficos tridimensionais requerem muitos recursos computacionais para serem exibidos e o desempenho pode ficar comprometido Uma forma de analisar o desempenho medir a quantidade de quadros por segundo que est sendo exibida em um instante de uma simula o em tempo real J a utiliza o remota limita
154. mula o A cada passo da simula o os valores das vari veis a serem inspecionadas s o escritos sequencialmente em um arquivo texto que pode ser analisado posteriormente Apesar de parecer rudimentar poss vel detectar anomalias nas sequ ncias de varia o das vari veis de estado rastreadas desde que se saiba o que esperar do comportamento do dirig vel em uma determinada situa o da simula o Vale ressaltar que tanto essa quanto as outras observa es n o est o relacionadas a uma linguagem de programa o espec fica Se por alguma quest o o simulador precisar ser convertido para outra linguagem essas observa es devem ser consideradas 5 2 A RENDERIZA O DAS IMAGENS TRIDIMENSIONAIS Um dos principais objetivos da Computa o Gr fica criar imagens sint ticas realistas O realismo visual depende das t cnicas de tratamento computacional aplicadas aos objetos sint ticos gerados por modelagem de s lidos part culas fractais ou qualquer t cnica de gera o O objetivo chegar o mais perto poss vel da realidade que se teria se os objetos fossem constru dos e filmados 103 O realismo um fator crucial no entretenimento na educa o e na maioria das vezes em simula es Em simuladores o realismo tem ainda mais import ncia quando as imagens simuladas devem passar por algum processo de an lise para se extrair algum dado importante a partir da imagem Esses dados poderiam servir por exemplo
155. nas O algoritmo ROAM DUCHAINEAU et al 107 1997 usado para reduzir a quantidade de v rtices dependendo do ponto de vista do espectador do cen rio renderizado Para realizar a renderiza o deve se usar uma imagem em um formato especial Como uma imagem consiste em uma matriz de pixels onde cada c lula da matriz tem o valor da cor de cada pixel basta considerar o valor da cor como o valor da altura Na FIG 5 8 a mostrado um exemplo de uma imagem usada como mapa de relevo para renderizar um terreno A imagem est em escala de cinza com tons que podem variar de O a 255 sendo que quanto maior o valor mais claro o pixel e quanto menor mais escuro Dessa forma quanto mais escura a regi o na imagem maior a depress o naquele ponto Na FIG 5 8 b mostrado um exemplo de textura que pode ser aplicada em um terreno Este exemplo de textura remete a um terreno semi des rtico b FIG 5 8 Exemplos de mapa de relevo a e de textura b de um terreno Um fator de escala pode ser utilizado nos tr s eixos coordenados para definir a propor o de cada c lula do terreno nos eixos X Y e Z com rela o ao pixel Considere ainda como exemplo o mapa de relevo da FIG 5 8 a que possui 256 x 256 pixels Seja a altura da imagem correspondente ao eixo X a largura correspondente ao eixo Y e o valor de cor do pixel correspondente ao eixo Z Considerando uma unidade de pixel ou de cor equivalente a 1 metro um
156. ncia entre o receptor e certo n mero de sat lites em posi es orbitais conhecidas Conhecendo a dist ncia exata entre os sat lites poss vel calcular a latitude longitude e a altitude do receptor Os sat lites enviam dois tipos de c digo c digo C A coarse acquisition para aplica es civis e o c digo Y criptografado que de uso militar apenas Para aplica es comerciais o c digo C A possui pequenos erros de temporiza o deliberadamente introduzidos pela esta o mestre de forma a evitar que este sistema seja utilizado para realizar o envio de m sseis Esse erro degrada a medida de posicionamento em cerca de 100 metros podendo chegar at cerca de 200 metros GPS Diferencial Os erros apresentados pelo GPS normal podem ser minimizados atrav s do uso de uma pr tica conhecida como DGPS Differential GPS O conceito baseado na premissa de que um segundo receptor de GPS est bem pr ximo dentro de um raio de 10 km do receptor que ser utilizado e que ambos experimentam o mesmo erro quando est o utilizando os mesmos sat lites de refer ncia Se o segundo receptor estiver numa posi o conhecida este pode calcular o vetor erro de posi o e passar esta informa o para o primeiro de forma a eliminar os efeitos do erro inserido no sinal Esta t cnica permite reduzir o erro de posi o para um 51 raio de cerca de 5 metros sistemas comerciais disponiveis atualmente A partir de dezembro de 2000 o
157. ncipais conceitos relacionados a esta disserta o 3 2 ROB TICA Definindo de forma simples um rob consiste em um agente f sico que executa tarefas manipulando o mundo f sico RUSSEL e NORVIG 2004 Para essa defini o valer os rob s devem ser capazes de exercer for as f sicas sobre o ambiente Isso feito atrav s dos efetuadores ou atuadores como pernas rodas articula es garras propulsores etc Para um rob atuar em seu ambiente ele tamb m deve ser capaz de perceb lo tarefa essa conseguida atrav s de sensores como c meras e sensores ultra som al m de girosc pios e aceler metros para aferirem o movimento do pr prio rob Os rob s atuais podem ser enquadrados em uma dentre tr s principais categorias manipulador rob m vel ou h brido sendo esta ltima uma combina o das duas categorias anteriores Os manipuladores ou bra os rob ticos est o fisicamente fixados em um ponto de seu local de trabalho O movimento de um manipulador envolve a movimenta o de uma cadeia de articula es control veis permitindo posicionar seus efetuadores em diferentes pontos dentro do local de trabalho Os rob s m veis a segunda categoria de rob s podem se deslocar por seu ambiente usando pernas rodas ou mecanismos semelhantes Esses rob s podem ser controlados remotamente podem ser aut nomos ou parcialmente aut nomos Dentre os tipos de rob s 47 m veis mais importantes est o os ve
158. nd the second on the algorithm Q Learning so that the system based on Q Learning is capable to determine trajectories with minimum path length and a minimum quantity of direction changes Both systems interact with the simulator through sockets using a pre defined protocol The 3D image rendering is accomplished using the OpenGL library Performance tests are presented as well evaluating the sockets communication and the 3D image rendering and the final results confirm the viability in using the simulator for the proposal purpose 15 1 INTRODUCAO Os Veiculos A reos Nao Tripulados VANTs ou UAVs do ingl s Unmanned Aerial Vehicle v m sendo pesquisados desde os prim rdios da avia o VANT o termo usado para descrever todo e qualquer tipo de aeronave que n o necessita de tripula o embarcada para ser guiada Este tipo de aeronave pode ser controlado dist ncia por meios eletr nicos e computacionais sob a supervis o e governo humanos ou sem a sua interven o utilizando computadores embarcados que executam de maneira aut noma as tarefas intr nsecas a uma miss o Assim como diversas outras tecnologias a necessidade surgiu para a utiliza o militar Atualmente os VANTs s o projetados e constru dos para serem usados em miss es perigosas em que a execu o por ve culos a reos tripulados coloque em risco a vida dos tripulantes Outras aplica es incluem atividades de patrulhamento urbano costeiro ambiental e de fr
159. nference MAICS 2001 Miami University Oxford Ohio March 31 Abril 2001 DELOACH S A WOOD M F Developing Multiagent Systems with Agent Tool Proceedings of the Lecture Notes in Artificial Intelligence Springer Verlag Berlin 2001b DIJKSTRA E W A note on two problems in connexion with graphs Numerische Mathematik 1 S 269 271 1959 DUCHAINEAU M A WOLINSKY M SIGETI D E MILLER M C ALDRICH C WEINSTEIN M B M ROAMing terrain Real time optimally adapting meshes EEE Visualization pages 81 88 1997 EBERLY D H Game Physics Morgan Kaufmann San Francisco CA 2004 ISBN 13 978 1 558 60740 8 ELFES A BUENO S S BERGERMAN MARCEL RAMOS J J G A Semi Autonomous Robotic Airship for Environmental Monitoring Missions Proccedings of the 1998 IEEE International Conference on Robotics amp Automation Leuven Belgium May 1998 FARIA B G Identifica o Din mica Longitudinal de um Dirigivel Rob tico Aut nomo Disserta o de Mestrado Universidade Estadual de Campinas Campinas Brasil 2005 FERBER J GASSER L Intelligence Artificielle Distribu e International Workshop on Expert Systems amp Their Applications Avignon Cours n 9 France s n 1991 FILHO C P Introdu o Simula o de Sistemas Editora da Unicamp Campinas 1995 ISBN 85 268 0349 2 FLOYD R W Algorithm 97 Shortest path Commun ACM 5 6 Jun 1962 345 New York NY USA 1962 GOMES S B
160. ns renderizadas pelo simulador e as imagens reais tamb m uma caracter stica marcante do simulador permitindo o desenvolvimento de algoritmos baseados em an lise de imagens O desenvolvimento da autonomia um processo sequencial e dependente do tipo de tarefa que se deseja realizar de forma aut noma Proporcionar ao dirig vel a capacidade de realizar uma tarefa de forma aut noma depende na maioria das vezes da realiza o aut noma de outras subtarefas A navega o aut noma por exemplo depende da realiza o de v rias subtarefas que vai desde o reconhecimento de obst culos at uma poss vel reconstru o tridimensional do ambiente quando n o se tem um mapa desse ambiente a 87 priori Os algoritmos que resolvem cada uma dessas etapas podem ser desenvolvidos e incorporados ao simulador facilitando a realiza o de testes e poupando recursos financeiros que seriam gastos em simula es reais O restante do cap tulo apresenta os pontos principais do desenvolvimento do simulador as dificuldades encontradas bem como as possibilidades de melhoria e extens o 5 1 A IMPLEMENTA O DO MODELO MATEM TICO A implementa o do modelo matem tico do dirig vel no simulador aumenta sensivelmente a realidade da simula o pois permite ao dirig vel virtual imitar o comportamento do dirig vel real obedecendo s leis newtonianas Com isso a migra o dos programas implementados no simulador para plataformas embarcadas
161. nte invi vel A todos aqueles que me apoiaram direta ou indiretamente cujos nomes n o caberiam neste documento Ricardo Maroquio Bernardo SUMARIO ELISTA DE TEUS TRA ES us ee PS a SR di a da 9 DISTA DE TABELAS eloa catia ip CR a Ty 11 EISTADE SIGLA S ras uaan aN A ogy a ea again 12 1 INTRODU O ota ae ee ee 16 Ix HIST RICO E VIS O GERAL sidade ns GT CEA D 16 t2 MOTIVA O sas ce si se a a ea la as oat 20 13 OBJETIVOS E CONTRIBUI ES sra usaangio sensei iria asian qa dica aaa 23 1 4 ESTRUTURA DA DISSERTA O a suis os as Sei AS SL 25 2 REVIS O DE LITERATURA o ccccccsccsssssssssssssssssssssseesesssesessssssssessssucsessteseeseeseenes 27 2 1 TRABALHOS RELACIONADOS aeee eee eee 27 2 2 TRABALHOS ANTERIORES sis a US Gece aves 32 3 FUNDAMENTA O TE RICA 0 0 c scssssssssssssssssscsessesseeseesessssssssssucsessnssesseeseeses 40 3 1 AGENTES AMBIENTES E SISTEMAS MULTIAGENTES tes 40 de AGENTES msi sta A ab ca UR a anne eia pi le 40 312 AMBIENTES ds css sche finita aaa Sa a cht O A RS 42 3 1 3 SISTEMA MULTIAGENTES ccccsscsssssesssssessesssssssssssssessessessessssssesessesssesseesssesessnesees 44 325 IR BOTICA mate pitada is do Read ah Sade cia aa lela aie Taa 47 So SENSORES errin E pera a aus ead tt Sagat GO De tee earnest et 49 322 PRETUADORES cd hice bad Dhan create edad ates Ed ro tl 53 3 2 3 OUTROS HARDWARES DE ROB S eee 55 3 2 4 PERCEP O ROBOTICA conne iea a e e Fi aera 55 3 3 CO
162. nte leves e compactos e ainda assim gerar uma pot ncia consider vel Outra grande vantagem principalmente para ve culos a reos que o combust vel consegue fornecer uma pot ncia maior que aquela fornecida por uma bateria com o mesmo peso Devido a essas qualidades esses motores s o frequentemente utilizados nos 53 sistemas de propuls o dos VANTS Entretanto alguns problemas podem impedir ou dificultar essa utiliza o em VANTs como n vel elevado de ru do e vibra o que podem danificar equipamentos e a estrutura do ve culo se o motor falhar durante um v o pode n o ser poss vel lig lo novamente devendo deix lo ligado mesmo sem necessidade e consumindo combust vel desnecessariamente motores a combust o s o projetados para girar em um nico sentido e por esse motivo para obter a revers o necess rio adaptar uma caixa de engrenagens acrescentando peso volume e complexidade ao sistema motores a combust o s o n o lineares e possuem zonas mortas que dificultam a implementa o de controladores gera o de res duos muitas vezes t xicos ou que podem ser danosos aos equipamentos embarcados corrosivos oxidantes etc Motores El tricos DC Motores el tricos DC tamb m podem ser utilizados como propulsores por m como j foi apresentado anteriormente baterias n o apresentam uma rela o pot ncia gerada peso muito favor vel para ser utilizada em sistemas embarcados Uma vantagem desses motor
163. ntre o norte geogr fico e o norte magn tico conhecida como declina o A declina o tamb m varia com o tempo e a posi o geogr fica 50 na Terra sendo que existem mapas e gr ficos apropriados que indicam tais varia es para cada posi o no globo terrestre GPS Global Positioning System Este sistema permite determinar a posi o absoluta do ve culo latitude longitude e altitude em qualquer parte do globo terrestre Apesar dos sensores inerciais poderem fornecer informa es de posicionamento e orienta o os erros de integra o se tornam muito significativos com o decorrer do tempo Como os VANTS percorrem dist ncias relativamente grandes comparados aos outros tipos de ve culos aut nomos a utiliza o de um sensor que forne a o posicionamento absoluto se torna importante para a realiza o de navega o O Navstar Global Positioning System utiliza uma constela o de 24 sat lites orbitando a terra a cada 12 horas a uma altura de 20 186 km Quatro sat lites est o localizados em cada um dos seis planos inclinados a 55 graus com rela o ao plano equatorial da terra A posi o absoluta nas tr s dimens es de qualquer receptor de GPS determinada por t cnicas simples de triangula o baseadas no tempo de v o dos sinais de r dio identificados atrav s de um c digo diferenciado para cada um dos sat lites A medida exata do tempo de propaga o convertida em pseudoranges que representam a dist
164. o a e texturizado b com fator de escala Z 0 FIG 5 10 Terreno aramado a e texturizado b com fator de escala Z 0 5 109 FIG 5 11 Terreno aramado a e texturizado b com fator de escala Z 1 A aplica o da textura pode ser feita de diversas formas Pode se aplicar uma textura pequena e repeti la por todo o terreno criando um padr o ou pode se determinar quantas c lulas do terreno a imagem da textura vai ocupar Com uma foto a rea de uma floresta por exemplo poss vel aplic la como textura e causar uma apar ncia realista Apesar de parecer que a textura do terreno consiste em uma nica imagem inteira a imagem da textura replicada lado a lado em todo o terreno para abranger a rea total desse 5 2 3 A RENDERIZA O DE OBJETOS GEN RICOS A cria o de um ambiente virtual n o consiste apenas na renderiza o de um terreno com seu relevo e textura Para que um ambiente virtual seja semelhante a um ambiente real ele deve conter al m do terreno os objetos est ticos do mundo real Se for preciso simular uma miss o de reconhecimento de uma pista de pouso por exemplo uma pista de pouso dever estar presente no ambiente de simula o Contudo esses objetos geralmente s o mais complexos sendo constitu dos na maioria das vezes de centenas ou at milhares de pol gonos A cria o de objetos 3D mais complexos utilizando apenas a s ntese de imagens a partir de v rtices e forma
165. o o caminho encontrado pode ser ligeiramente diferente como mostrado mais adiante Ap s a determina o do caminho poss vel enviar as coordenadas das c lulas componentes do caminho para o simulador de forma a criar uma trajet ria a ser seguida pelo dirig vel cuja posi o foi tomada como posi o inicial do agente Para informar ao servidor de simula o as coordenadas de um novo n de uma trajet ria a ser seguida por um dirig vel deve se utilizar o comando BPPATHND concatenado com o ndice do dirig vel e seguido dos valores das componentes X Y e Z da coordenada do ponto da velocidade a ser utilizada em m s e do ngulo a ser rotacionado em graus para ir at o pr ximo n com uma quebra de linha entre cada valor Por exemplo se a c lula de ndice 32 6 8 estiver presente na trajet ria determinada ela pode ser enviada para o compor a trajet ria do dirig vel de ndice 0 atrav s do comando BPPATHND QL 0 QL 32 QL 6 QL 8 QL 4 QLA 33 Esse comando instrui o dirig vel a utilizar a velocidade de 4 m s e rotacionar 33 graus at o pr ximo n Ap s passar todos os n s da trajet ria basta enviar o comando BPPATHFW seguido do ndice do dirig vel para que a trajet ria seja executada por esse dirig vel 6 3 DETERMINA O DE CAMINHOS USANDO APRENDIZADO POR REFOR O Conforme apresentado na subse o anterior apesar de ser bastante popular quando se trata de algoritmos de determina
166. o problema envolvendo todos os poss veis estados e suas respectivas transi es e um conhecimento completo da fun o de recompensa ou de retorno para cada transi o a defini o de uma pol tica tima em casos determin sticos consiste na solu o de um problema de programa o din mica Solu o Aproximada e Fun o Q Considerando o crit rio proposto por BELLMAN 1957 a escolha de uma a o tima a no estado s est relacionada maximiza o de um valor equivalente soma do retorno imediato produzido pela a o escolhida com os valores das recompensas futuras a partir do estado sucessor associada ao fator de desconto y Portanto a s ArgMax r s a y V s a EQ 3 16 Para que essa formula o seja empregada necess rio que o agente aprenda a fun o de valor V o que exige o conhecimento pr vio da fun o de transi o e da fun o de recompensa r para todas as transi es poss veis o que nem sempre pode ser realizado Para resolver esse problema WATKINS 1989 prop e o aprendizado de uma fun o alternativa conhecida como fun o O que consiste em uma fun o de avalia o definida na forma Q s a r s a 7 V 5 s a EQ 3 17 Considerando 7 s ArgMax O s a e V s Max 0 s a pode se definir a fun o Q na forma recursiva como O s a r s a y Max O 5 s a a EQ 3 18 E importante observar que o aprendizado da fun o O torna desnecess rio o apr
167. o de dirigiveis FIG 9 7 Bot es da barra de ferramentas da oficina virtual Os bot es da FIG 9 7 possuem as seguintes funcionalidades e a Este bot o espec fico para a cria o do envelope de gas do dirigivel Este o primeiro componente que deve ser criado Ao clicar no bot o a janela da FIG 5 13 mostrada e b Este bot o acessa a janela de cria o da g ndola mostrada na FIG 5 15 A g ndola s pode ser criada ap s o envelope e c Este bot o acessa a janela de cria o dos propulsores de g ndola que s podem ser criados ap s a g ndola A FIG 5 17 mostra a janela de cria o dos propulsores de g ndola e d A janela de cria o dos lemes de cauda acessada atrav s desse bot o Os lemes de cauda s podem ser criados ap s os propulsores de g ndola A FIG 5 19 mostra a janela de cria o dos lemes de cauda 172 e e Acriacao do propulsor de cauda feita atrav s da janela da FIG 5 21 acessada atrav s desse bot o A cria o do propulsor de cauda deve ser posterior cria o dos lemes de cauda e f Este bot o acessa a janela de configura o de equipamentos embarcados mostrada na FIG 5 23 Os equipamentos embarcados s podem ser configurados ap s a cria o da g ndola e g Este bot o alterna os modos de exibi o do dirig vel que est sendo constru do entre texturizado pol gonos e pontos e h Este bot
168. o em combate e consistiam basicamente de veiculos radio controlados utilizados como alvos Na Segunda Guerra Mundial os nazistas desenvolveram a V 1 uma bomba a rea lan ada a partir de um ponto em terra pr programada para viajar por cerca de 240 quil metros e cair como uma bomba normal Na d cada de 1960 durante a Guerra do Vietn os VANTs assumiram um papel bem mais importante do que o de ve culo alvo para treinamento em combate Os VANTs passaram a ser utilizados como ve culo de reconhecimento e os primeiros passos come aram a ser dados para que se tornassem um ve culo de ataque Com a guerra fria no auge a necessidade de imagens de reconhecimento de alta qualidade foi crescendo Essa necessidade fez com que o governo americano encomendasse o desenvolvimento de uma aeronave r pida furtiva e n o tripulada Disso surgiram o AQM 34 Ryan Firebee e o D 21 Na d cada de 1970 enquanto outras na es come aram a desenvolver seus pr prios VANTS os Estados Unidos passaram a focar outros tipos de VANTS No fim da d cada de 1970 a for a a rea israelense fazia um trabalho agressivo no desenvolvimento de VANTs Em 1978 a Israel Aircraft Industries TAN construiu o Scout O Scout consiste em um avi o com cerca de 4 metros de envergadura constru do em fibra de vidro com uma c mera embarcada com vis o de 360 que pode transmitir imagens para uma esta o em terra Sua fuselagem em fibra de vidro lhe proporciona uma baixa ass
169. o o efeito do vento que a principal perturba o que afeta o dirig vel em v o e por conseguinte influencia no projeto do sistema de controle e navega o do ve culo Usualmente o vento definido no referencial SCA e suas componentes de velocidade linear e angular s o transformadas para o referencial SCL Considerando se dispon veis as velocidades do ve culo relativas ao referencial SCA conforme a EQ 4 2 e a velocidade do vento em rela o a este mesmo referencial conforme a equa o T Xw EE Dia EQ 4 7 a velocidade do ve culo relativa ao ar dada por X ZX Xy EQ 4 8 Uma defini o importante para se calcular as for as aerodin micas como na EQ 4 4 a velocidade linear total relativa ao ar dada pela equa o 85 v ju w a EQ 4 9 ar tot 4 3 7 TERMOS COMPLEMENTARES O vetor de for as din micas F4 cont m os termos de Coriolis e centrifugos do modelo din mico Na presente disserta o os termos de Coriolis s o desprezados Entretanto conforme realizado por RAMOS 2002 foi introduzido o efeito do vento Usualmente o vento definido no referencial inercial e suas componentes de velocidade linear e angular s o transformadas para o referencial do dirig vel para calcular principalmente as for as aerodin micas que dependem da velocidade relativa do ar incidente no dirig vel 4 4 CONSIDERA ES SOBRE O CAP TULO Para o restante do trabalho considera se portan
170. o que este ltimo realize a a o consciente de que est ajudando o primeiro a alcan ar um objetivo Nesse sentido o primeiro pode tentar realizar um planejamento social para influenciar o segundo a adotar o objetivo de realizar uma determinada a o para que o primeiro atinja seu objetivo Uma vez aceita a ado o o segundo agente firma um compromisso junto ao primeiro para realizar a a o desejada Uma possibilidade c tentar fazer uma troca de a es do tipo uma m o lava a outra ocasionando uma coopera o quando o objetivo de ambos o mesmo ou um escambo social quando os objetivos s o diferentes e Negocia o e Protocolos os agentes envolvidos em um processo de influ ncia e ado o podem eventualmente divergir em rela o a certos aspectos como requisitos de qualidade tempo de inicio e de t rmino das a es ordem de ativa o eventuais custos e beneficios associados etc Torna se necess rio portanto um processo de negocia o cuja defini o dada por Negocia o um processo de tomada de decis o conjunta comunica o direta ou implicita entre indiv duos que est o tentando chegar a um acordo para beneficio m tuo O significado original da palavra apenas fazer neg cios mas negocia o tamb m a atividade central na diplomacia na politica na religi o no direito e na familia A negocia o engloba conversa es sobre controle de armas a interpreta o de t
171. olvido para o projeto AURORA RAMOS et al 1999 o dirig vel virtual simulado o AS 800 o mesmo utilizado na pr tica Caso seja necess rio simular outro tipo de dirig vel no simulador do AURORA as caracter sticas do novo dirig vel ter o de ser informadas via programa o Uma caracter stica importante do problema geral abordado nesta disserta o e que o diferencia dos problemas j abordados a utiliza o de equipes 111 compostas por dirigiveis heterog neos Essa heterogeneidade diz respeito principalmente as caracter sticas f sicas do dirigivel e ao aparato tecnol gico embarcado Para facilitar a simula o de ve culos heterog neos sem a necessidade de alterar o c digo fonte do simulador ou seja de programar o simulador possui uma oficina virtual para a constru o do dirig vel poss vel configurar desde as caracter sticas f sicas externas e os coeficientes din micos adimensionais do dirig vel at os tipos de sensores presentes As subse es a seguir apresentam como s o criadas as partes que comp em um dirig vel 5 3 1 A CONFIGURA O DO ENVELOPE Com rela o ao envelope de g s ou inv lucro poss vel configurar suas dimens es a massa o g s interno h lio ou hidrog nio o coeficiente de arrasto e a forma do envelope elipsdide ou gota O volume do envelope automaticamente calculado mas pode ser alterado manualmente pelo usu rio A posi o com rela o ao SCL tamb
172. omments relacionados ao TCP ou UDP um soquete em um computador definido como a combina o de um endere o IP um protocolo e o n mero da porta do protocolo Depois de estabelecida uma comunica o via soquete poss vel trocar dados entre as aplica es pela rede Dessa forma pode se estabelecer um protocolo em n vel de aplica o para determinar os tipos das mensagens que s o trocadas A segunda op o soquetes foi a escolhida para criar a interface de comunica o do simulador com outros programas Um protocolo em n vel de aplica o foi implementado permitindo a um cliente remoto conectado ao simulador solicitar dados de sensores e comandar os atuadores dos dirig veis Assim um sistema inteligente para controle e navega o por exemplo pode ser desenvolvido de forma independente em qualquer linguagem que ofere a suporte programa o de soquetes Algumas linguagens que suportam a manipula o de soquetes s o C C Java C Object Pascal dentre outras Do ingl s sockets 121 5 4 1 O PROTOCOLO DE ACESSO REMOTO Para estabelecer a comunica o entre duas aplica es via soquetes preciso trocar mensagens Entretanto essas mensagens devem obedecer a um padr o para que ambas as aplica es cliente e servidora interpretem corretamente os comandos Para isso foi estabelecido um protocolo em n vel de aplica o para realizar a troca de mensagens entre o simulador no papel de servidor e
173. omportamento do agente Ao projetar um ambiente a primeira etapa deve ser sempre especificar o ambiente de tarefa da forma mais completa poss vel Existe uma diversidade de ambientes de tarefa que podem surgir poss vel identificar alguns aspectos semelhantes desses ambientes de forma que se possa classific los e dividi los em categorias distintas Algumas defini es informais s o RUSSEL e NORVIG 2004 e Completamente Observ vel x Parcialmente Observ vel se os sensores detectam todos os aspectos relevantes para a escolha da a o de acordo com uma fun o que mede o desempenho do agente ele completamente observ vel Um ambiente poderia ser parcialmente observ vel se os sensores n o fossem capazes de perceber todas as informa es relevantes sobre o ambiente e Determin stico x Estoc stico se o pr ximo estado do ambiente completamente determinado pelo estado atual e pela a o executada pelo agente dizemos que o ambiente determin stico Caso contr rio ele estoc stico e Epis dico x Segiiencial em ambientes epis dicos as a es tomadas em um dado momento n o afetam os estados posteriores e tamb m n o s o baseadas nos estados 42 anteriores Um exemplo seria um agente que classificasse parafusos como perfeitos ou defeituosos Um ambiente segiiencial aquele onde as a es s o interdependentes ou seja a a o atual baseada no hist rico de a es anteriores e afeta as a es f
174. omum mais parecida com o envelope a forma oval ou elips ide Entretanto a maioria dos dirig veis atuais tem a cauda mais afinada e a parte frontal mais encorpada apresentando um formato parecido com uma gota na horizontal Como apresentado na subse o 3 3 6 a biblioteca OpenGL renderiza s lidos a partir de pol gonos que por sua vez s o criados a partir de v rtices Portanto a primeira coisa a ser feita determinar os v rtices para a forma o dos pol gonos O componente TGLRevolutionSolid da biblioteca de componentes GLScene realiza essa tarefa recebendo os pontos de apenas uma das segii ncias longitudinais de pontos an Li ey WL eee FIG 5 5 As duas primeiras etapas para renderizar o envelope Dispon vel gratuitamente em wwyw gIscene org sob licen a de c digo fonte aberto 105 A FIG 5 5 ilustra os dois primeiros processos para renderizar o envelope A parte esquerda mostra os v rtices utilizados para a cria o das faces triangulares vistas na parte direita As faces triangulares comp em o s lido A pr xima etapa consiste em aplicar uma textura s faces dos pol gonos tri ngulos para que a forma adquira um aspecto mais real A FIG 5 6 mostra o resultado final do envelope com a aplica o da textura e com efeitos de luz O componente TRevolutionSolid tamb m usado para criar outros componentes do dirig vel atrav s de s lidos de revolu o como os componente
175. onteiras atividades de busca e resgate entre outras O restante do cap tulo apresenta diversas informa es gerais sobre VANTS e posiciona o presente trabalho nesse contexto incluindo os objetivos e resultados esperados pelo trabalho 1 1 HIST RICO E VIS O GERAL Segundo a enciclop dia Wikipedia WIKIPEDIA 2007 as pesquisas sobre VANTs tiveram in cio antes mesmo do primeiro v o de uma aeronave tripulada que ocorreu em 13 de dezembro de 1903 pelos irm os Wright H registros de que uma tecnologia primitiva em VANTs foi usada pelos Estados Unidos em duas guerras antes dessa data Um desses registros data de fevereiro de 1863 dois anos antes do in cio da guerra civil americana quando um inventor da cidade de Nova Iorque chamado Charles Perley registrou a patente de um bombardeiro a reo n o tripulado O bombardeiro consistia em um bal o de ar quente capaz de carregar um cesto de bombas atrelado a um detonador temporizado Outro registro de uso de VANT data de 1883 quando o ingl s Douglas Archibald utilizou uma pipa ou papagaio para fazer fotos a reas Durante a Primeira Guerra Mundial os americanos perceberam o potencial militar dos VANTS e iniciaram uma pesquisa mais s ria nessa rea Cerca de uma d cada ap s o fim da Primeira Guerra Mundial o desenvolvimento de avi es sem tripula o vinha decaindo Mas em meados da d cada de 1930 novos VANTS surgiram como uma importante ferramenta de 16 treinament
176. or as que atuam sobre esse corpo As for as podem ser exercidas de forma deliberada ou n o As subse es a seguir descrevem as for as que atuam em um dirig vel como as for as aerost tica aerodin mica din mica e tamb m as for as exercidas deliberadamente como a propuls o 4 2 1 FOR AS AEROST TICAS A sustenta o aerost tica a principal for a atuante em um dirig vel tendo em vista que ela que sustenta o dirig vel pairando no ar KHOURY e GILLETT 1999 Essa for a chamada de for a aerost tica por ser uma sustenta o que independente da velocidade de navega o em oposi o sustenta o aerodin mica presente nos avi es que depende da velocidade de navega o O princ pio de Arquimedes explica a sustenta o aerost tica na qual a for a de empuxo F exercida num corpo proporcional ao volume vol de ar deslocado por este e tamb m proporcional diferen a de densidade entre o ar par no exterior e o g s Peas no interior do envelope do dirig vel ou seja F vol par Peas dado que para o g s h lio tem se p 1 06 Kg m e para o ar p 1 225 Kg m ambos sob condi es ISA a n vel do mar Apesar de mais caro o g s h lio o mais usado haja vista os riscos de explos o apresentados pelo hidrog nio A press o externa exerce uma influ ncia sobre a forma dos dirig veis quando estes s o n o r gidos ou seja quando n o possuem uma estrutura r gida que envolve o en
177. oram feitas a identifica o estacion ria a identifica o din mica e linearizada do ve culo a partir de um v o com entradas de perturba es conhecidas e por fim a identifica o por meio de estrat gias evolutivas Essas abordagens foram desenvolvidas utilizando o simulador do dirig vel AS800 apresentado por RAMOS et al 1999 A quantidade e a qualidade dos trabalhos desenvolvidos no contexto do projeto AURORA fizeram dele um marco no desenvolvimento de VANTs no Brasil tanto que um projeto altamente referenciado na literatura acad mica e um dos poucos em que h uma implementa o real bem sucedida e avan ada do sistema Entretanto um ponto do projeto que pode ser aperfei oado o fato de o mesmo fazer uso de apenas um ve culo Isso faz com que o ve culo deva ser de grande porte para suportar todo o aparato tecnol gico necess rio realiza o de uma miss o Conseqiientemente o ve culo tem autonomia baixa devido ao consumo excessivo de bateria pelo grande n mero de componentes embarcados Al m disso a execu o de uma miss o incorre em maior custo e maior risco de insucesso pois atribu da 30 a uma nica aeronave e caso ela sofra um acidente ou uma pane a miss o ter de ser interrompida No que diz respeito simula o de ve culos interagindo com ambientes um trabalho muito referenciado na literatura inclusive por trabalhos do projeto AURORA o de BRUTZMAN 1995 que trata do desenvol
178. ores el tricos a energia prov m de baterias ou de c lulas solares Em dirig veis de pequeno porte o uso de baterias oferece algumas vantagens Uma delas que o acionamento do motor feito de forma mais r pida e silenciosa Al m disso o uso de baterias permite que o motor fique totalmente parado sem consumir energia podendo ser colocado em opera o a qualquer instante Para facilitar a decolagem e a aterrissagem muitos dirig veis s o providos de propuls o vetoriz vel isto o ngulo entre a dire o dos eixos de rota o das h lices e a horizontal vari vel Eventualmente propulsores de popa e ou proa s o montados perpendicularmente ao eixo longitudinal do ve culo para oferecer manobrabilidade adicional em baixas velocidades como o caso dos dirig veis considerados neste trabalho A FIG 4 2 mostra os principais componentes de atua o din mica no dirig vel considerado em RAMOS 2002 81 leme de profundidade m ngulo de vetoriza o q 5 u propulsores leme de velocidade de dire o rota o 0 E propulsor de popa 9 FIG 4 2 Componentes principais para atua o em um dirigivel RAMOS 2002 4 2 4 SUPERFICIES AERODINAMICAS As superf cies aerodin micas principais presentes em dirigiveis s o os lemes de dire o e de profundidade geralmente colocados na cauda Essas superf cies de atua o podem possuir uma configura o em ou x Esses
179. os de movimento est o sujeitos a incertezas devido ao deslizamento de engrenagens fric o vento etc Em um ambiente simulado poss vel utilizar algoritmos de aprendizado como o Q Learning apresentado na subse o 3 4 4 para aprender coisas consumindo apenas algum tempo de CPU Em um ambiente real esse aprendizado poderia levar anos al m da possibilidade de ocorrerem danos reais ao rob devido a colis es desgastes etc Os sistemas rob ticos pr ticos precisam incorporar conhecimento sobre o rob sobre o ambiente de atua o e sobre as tarefas a serem executadas pelo rob de forma que o rob possa aprender com rapidez a executar suas tarefas em seguran a 3 2 1 SENSORES O rob pode perceber seu ambiente atrav s dos sensores Os sensores podem ser passivos ou ativos Os sensores passivos como a c mera apenas observam o ambiente captando sinais gerados por fontes no pr prio ambiente Os ativos como o sonar enviam energia ao ambiente e contam com o fato de que essa energia refletida de volta para o sensor Ainda segundo RUSSEL e NORVIG 2004 os sensores ativos tendem a fornecer mais informa es que os sensores passivos mas ao custo de maior consumo de energia e com um perigo de interfer ncia principalmente quando v rios sensores ativos s o usados ao mesmo tempo Sejam ativos ou passivos os sensores podem ser divididos em tr s tipos Os tel metros s o sensores que medem a dist ncia at objetos
180. os que utiliza o algoritmo A 6 2 1 USANDO O ALGORITMO A A ESTRELA O sistema de determina o de caminhos usando o algoritmo A encontra um caminho entre um nico estado inicial e um nico estado final Antes de executar o algoritmo em si preciso obter o mapa de relevo do ambiente do servidor de simula o enviando o comando AMBHTMAP conforme o protocolo descrito na subse o 5 5 1 Ap s obter o mapa de relevo realizada uma decomposi o em c lulas gerando um conjunto de c lulas id ntico ao da FIG 6 3 Finalmente determina se a posi o do objetivo e o indice do dirigivel cuja posi o tomada como ponto de partida Ao iniciar a execu o do algoritmo a posi o do dirigivel requisitada ao servidor de simula o usando o comando BLMPOSIT seguido do indice do dirigivel A FIG 6 5 mostra a tela do sistema em execu o Nessa figura a pequena esfera dourada na parte superior o objetivo e o cubo azul o agente Um fato importante a ser mencionado que o algoritmo A nem sempre capaz de retornar uma solu o tima Para determinados 144 ambientes ele retorna um caminho fact vel mas n o timo Na maioria dos casos a solu o obtida pr xima da tima 6 SimuBlimp Extension Path Finder Using A Star Algorithm Get Map Data from Simulation Server VA Decompose Height Map in Cells M Target Position Y Z Blimp Index Animat Delay fo A 50 Find 3D P
181. os ve culos e seus componentes Um exemplo de tarefa aparentemente simples que um VANT necessita realizar de forma aut noma a navega o que inclusive uma tarefa comum a diversos outros problemas No caso dos ve culos a reos a navega o pode ser dividida em decolagem pouso e deslocamento entre um ponto inicial e final RAMOS et Al 2001 Com as tecnologias dispon veis atualmente principalmente de sensoriamento remoto e de processamento de dados o desenvolvimento de um sistema de navega o aut nomo j deixou de ser algo not vel e sistemas com esse prop sito s o comuns na literatura subjacente Contudo o uso de determinados sensores aumenta demasiadamente o custo de constru o do ve culo e na maioria das vezes pode inviabilizar a finaliza o de um projeto ou a utiliza o de seu produto final A redu o do custo de constru o de uma frota de VANTs a partir daqui chamada de sistema de VANTs fundamental para sua utiliza o em larga escala Uma forma de reduzir o custo do sistema com um todo reduzir e ou distribuir o aparato tecnol gico embarcado nos ve culos ou utilizar essencialmente equipamentos de baixo custo A escolha do ve culo adequado tamb m de fundamental import ncia Utilizando ferramentas e t cnicas da Vis o Computacional poss vel obter diversas informa es do ambiente de atua o do ve culo usando apenas imagens desse ambiente A obten o dessas imagens pode ser feita
182. para localizar um alvo ou para construir um mapa tridimensional que represente o ambiente como um todo ou apenas em parte No caso do simulador desenvolvido nesta disserta o as imagens s o fundamentais para o desenvolvimento de algoritmos inteligentes de navega o aut noma baseada em imagens Pensando em termos pr ticos se um dirig vel real possuir mais de uma c mera embarcada poss vel utilizar t cnicas de vis o estereosc pica para fazer uma reconstru o tridimensional do ambiente desde que as c meras estejam calibradas SINOPOLI 2001 Outra possibilidade de uso til das imagens est na localiza o de alvos O reconhecimento de padr es em imagens um assunto muito pesquisado e com resultados satisfat rios O desenvolvimento de algoritmos para o reconhecimento de formas geom tricas bem comum nessa rea como o caso dos algoritmos para reconhecimento tico de caracteres Utilizando se t cnicas semelhantes poss vel desenvolver algoritmos para reconhecer objetos mais complexos como armas alvos na superf cie terrestre etc Quando se disp e de um conjunto seqiiencial de imagens geradas a partir da anima o de alguma cena poss vel determinar alguns pontos de interesse nas imagens e acompanh los Com isso consegue se determinar at mesmo a velocidade com a qual os pontos est o se movimentando Para o problema geral apresentado neste trabalho caso se tenha um dirig vel com apenas uma c m
183. pr ximos e s o mais comuns em rob s m veis Os sensores de tratamento de imagens podem fornecer imagens do ambiente e usando t cnicas de vis o computacional modelos e caracter sticas do ambiente Os sensores proprioceptivos informam ao rob seu pr prio estado medindo a configura o exata de uma articula o por exemplo Como o tipo de rob de maior relev ncia para esse trabalho o rob m vel em particular o VANT s o apresentados a seguir alguns dos mais importantes sensores para esse tipo de ve culo Os sensores apresentados permitem principalmente determinar a posi o dos rob s e para onde est o direcionados dentro de seu ambiente A partir dessas informa es fica mais f cil deslocar se de um ponto a outro do ambiente de forma mais controlada Outros sensores permitem que o rob seja capaz de perceber o ambiente ou seja detectar localizar e at reconhecer objetos do ambiente As subse es seguintes baseadas em BORENSTEIN et al 1996 descrevem os principais sensores usados em Rob tica M vel 49 Sensores Inerciais Sensores inerciais s o particularmente importantes em ve culos rob ticos pois fornecem informa es de posicionamento atitude e orienta o que geralmente s o utilizadas em sistemas de controle Os tipos mais comuns de sensores inerciais s o os girosc pios inclin metros e aceler metros Girosc pios S o sensores que fornecem a velocidade angular do ve culo dentro
184. quando preciso processar as entradas dos sensores no pr prio rob Finalmente tem de haver uma estrutura corporal onde se possam prender todas as pequenas pe as e ferragens que comp em a estrutura do rob Al m dos citados existem outros dispositivos que podem ser usados na constru o de um rob principalmente se esse rob deve realizar algum tipo de tarefa especializada 3 2 4 PERCEP O ROB TICA Os sensores s o os respons veis pela percep o que um rob tem de seu ambiente RUSSEL e NORVIG 2004 Atrav s de uma seqii ncia de percep es um rob pode criar uma representa o ou modelo do ambiente Al m dos ru dos ocasionados por motores 55 ondas etc a percep o tamb m dificultada pelo fato de geralmente o ambiente ser parcialmente observ vel din mico e imprevis vel Para que as coisas funcionem bem na pr tica preciso que a representa o ou o modelo interno do ambiente tenha pelo menos tr s propriedades deve conter informa es suficientes para o rob tomar as decis es corretas sejam estruturadas de tal modo que possam ser atualizadas com efici ncia e sejam naturais no sentido de que as vari veis internas correspondam s vari veis de estado naturais do mundo f sico A localiza o um exemplo gen rico de percep o de rob s Trata se do problema de determinar onde os objetos est o localizados fator fundamental para qualquer intera o f sica bem sucedida Esse
185. r do dirig vel pode causar uma varia o na velocidade do ar no componente quando o componente estiver posicionado fora do centro de gravidade Nesse sentido o componente pode ser caracterizado por uma part cula e o dirig vel passa a ser considerado um sistema de n part culas cada uma representando um dos componentes 89 Diferente do que ocorre com uma part cula o estado de um corpo r gido deve conter informa es sobre sua orienta o e velocidade angular Seja g t um quaterni o VICCI 2001 que representa a orienta o de um dirig vel no instante t A utiliza o de quaterni o uma forma alternativa matriz de rota o para armazenar a orienta o de um corpo no espa o e apresenta algumas vantagens relacionadas implementa o Uma das principais vantagens diz respeito redu o de erros num ricos acumulados provocados por sucessivas rota es bem pequenas fregientemente ocorridos quando se utilizam matrizes de rota o BARAFF 1997 Um quaterni o composto por duas partes sendo uma escalar e outra vetorial em R A representa o por um quaterni o q de uma rota o de O graus sobre um vetor u obtida pela equa o q cos 2 sen 9 2 u EQ 5 3 onde a parte a esquerda da virgula a parte escalar e a parte a direita a vetorial Maiores detalhes sobre opera es com quaternides podem ser obtidos em VICCI 2001 Para representar a velocidade angular no instante utiliz
186. r com o simulador pois pode apresentar vantagens em algumas situa es 143 6 2 DETERMINACAO DE CAMINHOS USANDO PLANEJAMENTO A resolu o do problema de determina o de caminhos utilizando algoritmos cl ssicos de planejamento requer o conhecimento de todo o espa o de busca a ser explorado Com esse conhecimento poss vel aplicar diversos algoritmos Dentre os principais algoritmos de busca est o algoritmo de Dijkstra DIJKSTRA 1959 que resolve o problema com um nico ponto de partida em grafos cujas arestas tenham peso maior ou igual a zero Sem reduzir o desempenho esse algoritmo capaz de determinar o caminho m nimo partindo de um v rtice inicial e chegando a todos os outros v rtices do grafo Outro algoritmo o de Bellman Ford BELLMAN 1958 que resolve o problema para grafos com um nico ponto de partida e com arestas que podem ter custos negativos O algoritmo de Floyd Warshall FLOYD 1962 capaz de determinar a dist ncia entre todos os pares de v rtices de um grafo Finalmente tem se o algoritmo A HART et al 1968 que um algoritmo heur stico capaz de calcular o caminho m nimo a partir de um nico v rtice fonte A diferen a b sica entre o algoritmo A e o de Dijkstra que o primeiro usa uma componente heur stica para tentar melhorar a escolha do pr ximo v rtice ou estado a ser visitado visando acelerar o processo A pr xima subse o apresenta detalhes do sistema de determina o de caminh
187. r configurada A FIG 5 17 mostra a janela de configura o dos propulsores de g ndola Gondola Thrusters Setup Component Name Gondola Thruster Axis Length m Helix Diameter m Mass Kg Drag Coeffic Max APS 0 25 0 15 pI 006 4 Jo10 4 20000 39 Position lt Z Consumption Sec Helix Coefficient 0 20 A 0 55 t 5 00 t 5 00 vA Axis Angle 00 F Rotational Axis FIG 5 17 Janela de configura o dos propulsores de g ndola do dirig vel As configura es do di metro da h lice do coeficiente de propuls o da h lice e da quantidade m xima de rota es por segundo que determinam a for a que o propulsor ser capaz de exercer durante o v o A FIG 5 18 mostra algumas configura es de propulsores de 115 g ndola Entre a FIG 5 18 a e a FIG 5 18 b poss vel notar uma diferen a de tamanho do eixo de sustenta o dos propulsores Essa configura o pode fazer diferen a se o dirig vel puder ser rotacionado aplicando se for as diferentes ou at mesmo contr rias nos propulsores esquerdo e direito pois quanto maior a dist ncia do propulsor com rela o ao centro de gravidade do dirig vel maior ser o torque gerado A FIG 5 18 c mostra um propulsor com uma h lice de di metro superior s h lices dos propulsores da FIG 5 18 a e b FIG 5 18 Diferentes configura es para os propulsores de g ndola 5 3 4 A CONFIGURA O DOS LEMES DE C
188. rande problema deste o seu peso elevado em rela o ao torque fornecido Servos Esse tipo de atuador amplamente utilizado em modelismo e por este motivo existe uma grande variedade de modelos dispon veis comercialmente Apesar de apresentar uma precis o de posicionamento baixa ele ideal para diversos tipos de montagem devido ao seu baixo custo robustez leveza e tamanho Tamb m possui um torque elevado em rela o ao seu peso Em geral composto por um motor DC um conjunto de engrenagens de redu o e um circuito de controle por realimenta o ligado ao eixo de sa da do servo Servos s o muito utilizados para controlar a velocidade de rota o de motores a combust o e tamb m para posicionar as superf cies de atua o rudder elevator ailerons etc 3 2 3 OUTROS HARDWARES DE ROB S Os sensores e os efetuadores n o s o os nicos hardwares necess rios para a constru o de um rob m vel Um rob completo tamb m precisa de uma fonte de energia para alimentar seus efetuadores Apesar de o motor el trico ser o mecanismo mais popular para atua o dos manipuladores e para a locomo o dos rob s a atua o pneum tica que utiliza g s comprimido e a atua o hidr ulica que utiliza fluidos pressurizados tamb m t m seus nichos de aplica o A maioria dos rob s precisa ainda de algum meio de comunica o digital como uma rede sem fio Uma unidade central de processamento tamb m se faz necess ria
189. re o que ocorreram 15 vezes contra 11 do caminho timo Learning Convergency 1 000 1 200 1400 1 600 1 800 2000 2200 2400 2600 2800 Arrive Number FIG 6 7 Gr fico de converg ncia do algoritmo Q Learning O gr fico da FIG 6 7 apresenta o comportamento do algoritmo Q Learning em 3 000 itera es sendo que cada itera o equivale a sair do ponto de partida e alcan ar o objetivo Atrav s do gr fico pode se ver que o algoritmo converge e que o agente atinge o objetivo pela primeira vez ap s aproximadamente 3 400 passos eixo Steps Da em diante cada nova chegada ao objetivo geralmente leva menos passos Mesmo ap s obter o caminho de menor custo fato que acontece em torno da itera o de n mero 700 o agente n o perde o car ter explorat rio e esporadicamente tenta um caminho diferente do j computado Isso pode ser observado atrav s dos pequenos saltos no gr fico em torno das itera es 1 100 149 1 600 1 700 etc em que a quantidade de passos fica um pouco acima da menor ja encontrada que foi 79 Os resultados apresentados foram obtidos utilizando uma taxa de aprendizado igual a 0 9 e um fator de desconto de 0 99 O car ter explorat rio do agente obtido selecionando uma a o aleat ria 25 das vezes em que o agente deve executar um movimento Para acelerar a converg ncia a cada 10 chegadas ao objetivo esse percentual reduzido visando aproveitar as melhores a es j encontradas at
190. realizados atrav s do processamento das imagens do ambiente captadas pelas c meras embarcadas nos dirig veis todas essas tarefas podem ser realizadas valendo se das imagens fornecidas pelo simulador Apesar de por quest es de seguran a terem o uso desencorajado outros sensores como o GPS Global Positioning System o INS Inertial Navigation Sensor e o SONAR Sound Navigation and Ranging tamb m s o simulados e podem ser consultados durante a simula o 22 1 3 OBJETIVOS E CONTRIBUI ES Este trabalho parte do projeto VANT do Instituto Militar de Engenharia que tem por objetivo a constru o de um sistema de ve culos a reos n o tripulados que possam atuar de forma aut noma em ambientes abertos outdoors como florestas mar aberto ou reas urbanas Tal sistema deve ser capaz de realizar tarefas como vigil ncia monitoramento e inspe o de ambientes comunica o de dados dentre outras O projeto VANT teve in cio com a disserta o de mestrado do Ten Carlos Pinheiro que prop s uma modelagem do sistema utilizando o paradigma de Sistemas Multiagentes SMA e a MaSE uma linguagem espec fica para se trabalhar com SMA Al m disso Pinheiro implementou um sistema de comunica o entre os agentes do sistema Apesar de ser parte de um projeto j iniciado por PINHEIRO 2006 sendo de certa forma uma continuidade deste o presente trabalho possui caracter sticas que o diferenciam do trabalho desenvolvido anter
191. rio mais explora o para se encontrar a a o tima e os m todos e gulosos podem se comportar ainda melhor em rela o ao m todo guloso Por outro lado se a vari ncia for zero ent o o m todo guloso pode determinar o real valor para cada a o depois de selecionar a a o uma nica vez Nesse caso 73 o m todo guloso pode ter uma melhor atua o por determinar mais rapidamente as a es timas e a partir de ent o n o realizar mais a explora o Mas mesmo no caso determin stico vari ncia 0 h uma grande vantagem em explorar pois algumas recompensas tomadas como timas podem n o o ser Por exemplo suponha que o problema seja n o estacion rio ou seja que o real valor das a es se altere ao longo do tempo Nesse caso a explora o necess ria mesmo sendo o problema determin stico pois uma a o n o gulosa pode se tornar melhor do que a a o gulosa Casos em que o valor das a es sofre altera o ao longo do tempo s o os mais comumente encontrados em aplica es de AR principalmente se o ambiente de intera o do aprendiz din mico Mesmo no caso estacion rio e determin stico o valor esperado das a es pode se alterar ao longo do tempo devido ao pr prio processo de aprendizado Isso mostra como os problemas de Aprendizado por Refor o t m uma grande necessidade de equil brio entre explora o e explota o 3 4 4 ALGORITMO Q LEARNING A tarefa de aprendizado de um agente q
192. rno ou noturno deixando marcada respectivamente a op o Day ou Night A inser o de objetos no ambiente aberto feita de forma an loga inser o de objetos em ambientes fechados A nica diferen a que na inser o de objetos em ambientes abertos h uma pr visualiza o do objeto inserido na pr pria tela de cria o tendo em vista que devido s varia es de altitude do terreno quase sempre a posi o do objeto no eixo Z dever ser modificada para que o objeto fique exatamente sobre o terreno Na rea de visualiza o do objeto poss vel clicar com o bot o esquerdo do mouse sobre ele e rotacionar a c mera movendo o mouse Para aproximar e afastar a c mera basta clicar com o bot o direito na imagem e mover o mouse para frente e para tr s 170 Na regi o Wind Vector Speed pode se configurar a velocidade e a dire o do vento presente no ambiente A velocidade determinada pela magnitude do vetor composto pelos tr s valores e a dire o composta por esse mesmo vetor normalizado Assim como na cria o de ambientes fechados ap s configurar um ambiente aberto poss vel pr visualizar o terreno bastando clicar no bot o Preview Ap s a configura o do ambiente deve se clicar no bot o OK para voltar tela principal do simulador e prosseguir com a defini o dos dirig veis da simula o Caso algum detalhe do ambiente aberto ou fechado tenha sido esqu
193. rtuais sendo que o comportamento dos dirig veis obedece a um modelo matem tico que determina as rea es do dirig vel s for as din micas aerodin micas e deliberadas que atuam sobre o ve culo Um detalhamento de tal modelo apresentado bem como os passos para sua implementa o Outra caracter stica do simulador a interface de comunica o via soquetes que possibilita a intera o com sistemas externos os quais podem consultar informa es dos sensores embarcados simulados como c mera GPS inclin metro etc e comandar os atuadores como os propulsores Entre as aplica es potenciais para VANT est o a vigil ncia a inspe o e o reconhecimento de ambientes Uma das vantagens oferecidas o fato de o ve culo atuar em altitudes elevadas proporcionando cobertura privilegiada a alguns sensores como a c mera Dentre os tipos de VANT o dirig vel destaca se como uma op o de baixo custo aquisitivo e operacional possuindo ainda vantagens como dispensar pista de pouso capacidade de pairar no ar navegar em baixa velocidade entre outras Ainda por ser n o tripulado poss vel utilizar dirigiveis de menor porte facilitando a log stica operacional e reduzindo as consequ ncias de poss veis incidentes Sobremaneira o uso desses ve culos torna se mais interessante quando possuem algum grau de autonomia sendo capazes de realizar tarefas com o m nimo de interven o humana Entretanto a conquista da autonomia req
194. rva es sobre como implement los 88 5 1 1 AS VARIAVEIS DE ESTADO O estado de uma part cula em um tempo f consiste na posi o e na velocidade da part cula Generalizando esse conceito pode se definir um vetor de estados Y t para uma simples part cula como x t Y t vy EQ 5 1 sendo que x dado em metros e v dado em metros segundo Como se trata de um ambiente er A 3 nas e A 3 tridimensional ou espacial x e v s o grandezas vetoriais de tr s elementos ou seja em R onde cada elemento representa respectivamente a decomposi o da grandeza representada pelo vetor nos eixos X Y e Z do sistema de coordenadas considerado Para um sistema com n part culas aumenta se Y t de forma que ele fique como x t v t Y a EQ 5 2 x v 4 onde xt e v t s o a posi o e a velocidade da i sima part cula respectivamente Como um dirig vel formado por diferentes componentes envelope g ndola propulsores profundor leme etc para determinar algumas das for as e torques atuantes no dirig vel necess rio saber o estado individual ou local de cada componente Por exemplo para determinar o torque exercido pela for a aerodin mica atuante no leme necess rio saber a velocidade local do ar passando pelo leme Contudo nem sempre essa velocidade ser igual velocidade do ar relativa ao dirig vel como um todo tendo em vista que a velocidade de rota o ou angula
195. s e glutCone radius height slices stacks desenha um cone de raio radius e de altura height 67 e glutTorus innerRadius outerRadius nsides rings desenha um torus semelhante a um anel de raios innerRadius e outerRadius Os par metros slices e stacks que aparecem em algumas fun es representam o n mero de subdivis es em torno do eixo z e do eixo y respectivamente Quanto maiores esses par metros mais suaves ser o as quinas do s lido e maior ser o processamento para form los Os par metros rings e nsides correspondem respectivamente ao n mero de se es que ser o usadas para formar o torus e ao n mero de subdivis es para cada se o A computa o gr fica ainda oferece v rias t cnicas para melhorar o foto realismo das imagens sint ticas Efeitos de ilumina o renderiza o de texturas e sombreamento s o alguns dos recursos disponibilizados pela biblioteca OpenGL que por sua vez lan a m o de algoritmos consagrados da computa o gr fica para obter tais efeitos Os conceitos da Computa o Gr fica apresentados at aqui est o longe de esgotar o assunto ou melhor s o apenas uma introdu o aos principais conceitos utilizados para a constru o do simulador desenvolvido neste trabalho O mesmo acontece com a biblioteca OpenGL A quantidade de fun es apresentadas aqui est bem aqu m das mais de 120 presentes na biblioteca Foge ao escopo da disserta o apresentar todos esses co
196. s es que puderam ser tiradas no decorrer do trabalho bem como algumas sugest es para trabalhos futuros No Cap tulo 8 s o apresentadas as refer ncias bibliogr ficas usadas no decorrer do desenvolvimento da parte escrita e pr tica desta disserta o Fechando no Cap tulo 9 subse o 9 1 apresentado o Anexo 1 que consiste em um manual de utiliza o do simulador mostrando todas as op es de configura o formas de opera o etc 26 2 REVISAO DE LITERATURA Neste capitulo s o apresentados alguns dos importantes trabalhos relacionados ao desenvolvimento de VANTs encontrados na literatura bem como aqueles que dizem respeito ao desenvolvimento de solu es para os subproblemas inerentes ao problema geral Trabalhos que tratam de simula o rob s m veis aut nomos e navega o baseada em vis o computacional tamb m s o apresentados 2 1 TRABALHOS RELACIONADOS O projeto que deu in cio pesquisa em VANT com dirig veis no Brasil e gerou artigos ainda hoje referenciados na literatura nacional e internacional o projeto AURORA Autonomous Unmanned Remote mOnitoring Robotic Airship iniciado pelo CenPRA em 1996 O projeto AURORA tem como objetivo o estabelecimento de tecnologia para a opera o semi aut noma de um dirig vel n o tripulado almejando seu uso como plataforma a rea para aplica es em inspe o pesquisa e monitora o ambiental climatol gica e de biodiversidade No projeto AURORA
197. s inteligentes visando proporcionar crescentes graus de autonomia aos ve culos Atrav s de um ambiente virtual tridimensional que pode fazer uso de texturas e relevos de terrenos reais o simulador capaz de fornecer imagens de c meras virtuais embarcadas em dirig veis rob ticos virtuais bem como outros tipos de dados sensoriais permitindo que outro sistema use esses dados para o desenvolvimento e testes de algoritmos inteligentes Al m das c meras s o simulados outros sensores como inclin metros aceler metros e GPS Global Positioning System Tamb m apresentado um sistema de determina o de caminhos para ambientes estruturados com o algoritmo A da Intelig ncia Artificial e desestruturados com o algoritmo O Learning de Aprendizado por Refor o que usam como entradas dados oriundos do simulador 1 2 MOTIVA O Os ve culos a reos principalmente quando aut nomos e n o tripulados tem um enorme potencial de uso em diversas tarefas civis e militares Dessas tarefas podemos citar como principais as seguintes RAMOS et al 2001 RUSSEL e NORVIG 2004 e Reconhecimento de regi es hostis onde aeronaves tripuladas colocariam em risco a vida dos tripulantes e Atividades de monitoramento em geral como o monitoramento de tr fego urbano para auxiliar motoristas a seguirem por vias menos congestionadas e Vigil ncia e patrulhamento em geral como a vigil ncia de reas fronteiri as costas est dios
198. s que envolvem os propulsores os motores miolos dos propulsores e a g ndola Os s lidos de revolu o podem ter seu uso estendido se for utilizado um fator de escalonamento em algum dos eixos coordenados esticando ou encolhendo o s lido em um dos eixos A g ndola por exemplo um s lido de revolu o esticado longitudinalmente eixo X FIG 5 6 Resultado final da renderiza o do envelope Outras partes do dirig vel como as p s das h lices e os lemes de cauda s o formadas por planos Um plano representado pelo componente TGLPlane da biblioteca GLScene O eixo entre os propulsores da g ndola representado pelo componente 7GLCylinder da GLScene que renderiza um cilindro A FIG 5 7 exibe esquerda a representa o aramada por tri ngulos e direita o resultado final da renderiza o de um dirig vel com as suas partes principais Na vers o atual do simulador os nicos objetos que se movem pelo ambiente durante uma simula o s o os dirig veis Outros objetos tridimensionais est ticos podem ser renderizados no ambiente de simula o Esse assunto tratado na subse o 5 2 3 106 a W N iN My 7 i Yy SI i J Yj iS AS SS AS J SSS 7 Ky Oy OY NB L Sy A il Zeon ve W N ND N um NU a mu a FIG 5 7 Representa o aramada e final de um dirig vel com todos os componentes 5 2 2 A RENDERIZA O
199. sa des rtica com tr s dirig veis pairando 132 5 32 Textura da regi o montanhosa cccceseceeeceeeeesscecseceseeeeeeesseecsseceeeseeeenseecsaeens 133 5 33 Ambiente de mar aberto com tr s dirig veis pairando cccesceeseeeeeeeeeeeeees 135 5 34 Mapa de relevo esquerda e textura direita do ambiente de mar aberto 135 6 1 Ambiente utilizado nos sistemas de determina o de caminhos 140 6 2 Mapa de relevo utilizado no ambiente da FIG 6 1 141 6 3 Decomposi o tridimensional em c lulas do ambiente da FIG 6 1 142 6 4 Decomposi o bidimensional em c lulas do ambiente da FIG 6 1 143 6 5 Sistema de determina o de caminhos com o algoritmo A 0 0 cee eeceeseeeeteees 145 6 6 Sistema de determina o de caminhos com o algoritmo O Learning 148 6 7 Gr fico de converg ncia do algoritmo O Learning sie 149 6 8 Ambientes com caminhos determinados pelo O Learning it 152 9 1 Tela principal do SimuBlimp assada aC RUINS CAICUTIS ISCA 166 9 2 Janela de sele o de tipo de ambiente serrana 167 9 3 Janela de cria o de ambientes fechados indoors cccccecsssseessceseseceeeseceesseeees 168 9 4 Janela de cria o de ambientes abertos outdoors ccccccccccesseceessceseseceesseeeeseeees 169 9 5 Bot es da barra de ferramentas da janela principal eee eeeceseceeeceeteeeeee
200. sat lites apesar de estarem bem avan ados enfrentam problemas com quest es econ micas e pol ticas al m de sofrerem com problemas climatol gicos Os sensores fixos t m a desvantagem de cobrirem uma rea limitada sendo que a cobertura de grandes reas requer a utiliza o de muitos sensores aumentando muito o custo do sistema Ademais nem todos os ambientes permitem a instala o de um sensor fixo A utiliza o de uma frota de ve culos a reos n o tripulados aut nomos pode solucionar se n o todos grande parte dos problemas citados desde que o sistema seja robusto e o tipo de ve culo escolhido seja capaz de realizar determinadas tarefas de forma eficiente e com baixo custo O custo de um sistema de VANTs pode variar muito dependendo principalmente das tecnologias utilizadas em sua implementa o Al m dos custos de implementa o os custos com testes tamb m devem ser considerados pois a maioria das opera es s o cr ticas e 21 precisam ser simuladas antes de serem postas em pratica Se o sistema real for utilizado para simula es o custo ser provavelmente igual ou superior ao custo da opera o real Uma forma de contornar tais despesas seria usar simula o f sica em escala Mas mesmo o uso de modelos em escala possivelmente necess rio tem tamb m um custo relativamente alto pois al m dos modelos de ve culo tem de ser criado o modelo do ambiente em escala compat vel com a do modelo do ve cu
201. scritas como x y dadas por ver cos O r cos cos r seng sen EQ 3 2 62 y r sen 0 d r seng cos0 r cos send EQ 3 3 Isso equivale s express es x x cos0 y sen EQ 3 4 vy y cos0 x sen EQ 3 5 Essas express es podem ser descritas pela multiplica o do vetor de coordenadas do ponto cos0 sen Essa matriz denominada matriz de rota o no plano xy sen cos x y pela matriz por um ngulo No caso de o objeto n o estar definido na origem do sistema de coordenadas a multiplica o de suas coordenadas por uma matriz de rota o tamb m resulta em uma transla o A rota o de um objeto 3D pode ser simplificada realizando as rota es individuais sobre cada eixo usando os ngulos de Euler T m se ent o em vez de uma tr s matrizes de rota o sendo uma para cada eixo Um giro de a graus em torno do eixo z muda as coordenadas conforme a opera o a seguir cosa sena O e y zl x y z sena cosa 0 EQ 3 6 0 0 1 Um giro de 2 graus em torno do eixo x muda as coordenadas conforme a opera o a seguir 1 0 0 b y z x y z 0 cos8 seng EQ 3 7 O senf cos Um giro de 6 graus em torno do eixo y muda as coordenadas conforme a opera o a seguir cos O send x y z x y z 0 1 0 EQ 3 8 send O cos Uma observa o interessante que essas matrizes s o todas ortonormais e uma caracter stica interessante desse tipo de matriz que sua in
202. sity Press Cambridge UK 1999 ISBN 13 978 0 521 60753 7 KILGARD M J The OpenGL Utility Toolkit GLUT Programming Interface Silicon Graphics Inc 1996 KODICEK D Mathematics and Physics for Programmers Charles Rivers Media Hingham 2005 ISBN 13 978 1 584 50330 9 KR PLIN I B Solar Airship LOTTE University of Stuttgart Dispon vel http www isd uni stuttgart de arbeitsgruppen airship infodownload engl v02 pdf capturado em 14 de abril de 2007 KRUS P Basic Numerical Integration Methods for Simulation Link ping University Department of Mechanical Engineering Dispon vel http www machine ikp liu se edu post multidomain basicnumericalintegrationmethods pdf capturado em 5 de abril de 2007 LATOMBE J C Robot Motion Planning Kluwe Academic Publishers Boston 1991 ISBN 13 978 0 792 39129 6 LAUMOND J P Robot Motion Planning and Control Springer New York 1998 ISBN 13 978 3 540 76219 5 160 MCCORMICK B W Aerodynamics Aeronautics and Flight Mechanics Wiley 1995 ISBN 13 978 0 471 11087 3 MCREYNOLDS T BLYTHE D Advanced Graphics Programming Using OpenGL Morgan Kaufmann Publishers San Francisco CA 2005 ISBN 13 978 1 558 60659 3 MENEZES P J C Estudos em Navega o de Rob s M veis Disserta o de Mestrado Universidade de Coimbra 1999 MOLLER A T HAINES E Real Time Rendering AK Peters 2nd Edition 2002 ISBN 13 978 1 568 8 1182 6 NICOLA J INFANTE U Gram
203. t nomos n o tripulados cooperativos para comunica o de dados e monitoramento de ambientes desestruturados Al m da modelagem em si o trabalho trata da avalia o do 32 modelo produzido mostrando o desenvolvimento de subsistemas do simulador a partir do modelo A FIG 2 3 mostra um modelo de casos de uso do simulador desenvolvido Monitorar Fornecer Ambiente Pousar SDANT Mensagens lt lt pytend r lt lt extend gt gt sextqndo gt pda L fy Plan Contr Gerenciar Msgs y Posicionar Ctrl SDANT SDANT Pousar DANT Ambiente iia singlude gt ei i Deslocar DANT A Habilitar Acesso lt lt extdnd Internet uingliduas Estes casos de uso Include ocorrem para cada DANT do SDANT Pairar DANT Fazer Login lt lt imelude gt gt Decolar o SDANT reludo Decolar DANT Pontos IP Prover Acesso Backbone Internet Internet FIG 2 3 Diagrama de Casos de Uso do Simulador do SDANT PINHEIRO 2006 Como mostrado na FIG 2 3 os casos de uso modelados por PINHEIRO 2006 foram Monitorar Ambiente Prover Acesso Internet Fornecer Mensagens do SDANT Decolar SDANT Pousar SDANT Posicionar SDANT Gerenciar Mensagens de Controle do SDANT Fazer Login Habilitar Acesso Internet Todos os casos de uso possuem seu respectivo diagrama de seq ncia A FIG 2 4 apresenta o diagrama de seq ncias do caso de uso Monitorar Ambiente
204. tabelecidos dentre outras formas a partir de modelos matem ticos de sistemas rob ticos como o que apresentado no Cap tulo 4 Dentre as vantagens da simula o destaca se a possibilidade de agregar ferramentas matem ticas computacionais de an lise e s ntese para a realiza o e a avalia o de experimentos No caso particular da simula o de ve culos rob ticos poss vel deixar o usu rio mais familiarizado com o comportamento din mico do ve culo poss vel ainda testar o ve culo em diferentes cen rios nem sempre f ceis de serem reproduzidos experimentalmente M todos de controle e navega o tamb m podem ser desenvolvidos testados e validados antes de sua implementa o no ve culo real levando se em considera o inclusive aspectos como tempo e esfor o computacional requeridos para a implementa o real e n vel de confian a que se pode depositar em um dado sistema de controle associado sua robustez Podendo ser considerada uma das principais contribui es deste trabalho o simulador apresentado neste cap tulo tem por objetivo fornecer subs dios para apoiar o desenvolvimento de algoritmos necess rios para a atua o aut noma de uma equipe de dirig veis Sensores como c meras sonares altimetros girosc pios dentre outros s o simulados o que permite o desenvolvimento de algoritmos para diferentes prop sitos e que utilizem diferentes recursos O alto grau de correspond ncia entre as image
205. tc o erro provocado pelo m todo de integra o bem tolerado Para tratar o m todo de Euler e outros m todos de integra o num rica com mais rigor matem tico preciso compreender o Teorema das S ries de Taylor BOURG 2002 O teorema de Taylor permite aproximar o valor de uma fun o em algum ponto sabendo alguma coisa sobre a fun o e sua derivada em algum outro ponto Essa aproxima o expressa pela s rie polinomial infinita que da forma 100 y x Ax p x Ax x A 2 PO Ax 3 PO EQ 5 19 onde y uma fun o de x e x Ax o novo valor de x para o qual se deseja aproximar y No caso de uma equa o de movimento uma fun o pass vel de aproxima o a velocidade como fun o do tempo Escrevendo v t ao inv s de y t na EQ 5 19 tem se v t At v t AD o At 2 v t AD IB H EQ 5 20 O que se deseja encontrar v no tempo At dado v no tempo t e sua derivada no tempo t Como uma primeira aproxima o como n o se sabe nada a respeito da segunda derivada de v em diante pode se truncar a s rie polinomial resultando em v t At lt At vt EQ 5 21 Essa a f rmula de integra o de Euler Uma vez que a f rmula considera apenas os termos at a primeira derivada de v o restante o erro de truncamento Essa aproxima o plaus vel porque quanto mais adiante se prossegue na s rie de Taylor menor o valor do
206. teForcesAndTorques void Create void locallnertia Vector originalPosition Vector inertiaFromCG Vector localVelocity Vector solidType SolidType t t eteteetet ComputeLocallnertia void GetWeight Real A RBLiftingSurface RBThruster RBFloatingHull angle Real normal Vector originalDirectoin Vector volume Real volumePwr2div3 Real direction Vector currentDirection Vector gasDensity Real GetLiftCoefficient Real GetThrustPower Real GetDragCoefficient Real GetThrustForce Vector GetFloatingForce Vector RBHelixThruster helixDiameter Real thrustCoefficient Real currentRPM Real GetThrustPower Real GetThrustForce Vector FIG 5 2 Diagrama de classes do modelo matem tico do dirig vel 94 Sempre pelo menos um objeto RBComponent ou derivado deste deve ser adicionado ao corpo r gido sendo que cada componente adicionado possui uma posi o relativa ao centro de gravidade do corpo r gido ou seja com rela o a um Sistema de Coordenadas Local SCL que tem a origem no centro de gravidade do corpo r gido Quando necess rio poss vel computar a posi o de cada componente relativa ao SCA atrav s do quaterni o de orienta o orientation Para isso necess rio rotacionar o vetor posi o do componente currentPosition de acordo com a orienta o em orientation convertendo o quaterni o para u
207. ten o das caracter sticas visuais da simula o os passos necess rios para implementa o das caracter sticas comportamentais do dirig vel que utilizam um modelo matem tico apropriado adaptado do modelo desenvolvido por GOMES e RAMOS 1998 De forma complementar s o apresentados dois sistemas que implementam algoritmos de determina o de caminhos entre dois pontos para ambientes estruturados e desestruturados Tais sistemas tamb m t m por objetivo mostrar a possibilidade de utiliza o do simulador 24 para o desenvolvimento de algoritmos especificos usando dados do simulador como entrada A determina o de caminhos para ambientes estruturados ou conhecidos utiliza o algoritmo A cl ssico da Intelig ncia Artificial por ser popular e ter bom desempenho Para ambientes desestruturados usado o Aprendizado por Refor o Especificamente o algoritmo Q Learning WATKINS et al 1989 utilizado para proporcionar o aprendizado de um caminho fact vel para ir de um ponto a outro no mapa do ambiente 1 4 ESTRUTURA DA DISSERTA O A disserta o est estruturada obedecendo ao padr o introdu o desenvolvimento e conclus o Neste sentido o Cap tulo 2 apresenta os trabalhos realizados dentro deste projeto e uma revis o bibliogr fica sobre VANTs e rob s m veis incluindo a utiliza o desses ve culos na realiza o de tarefas espec ficas Trabalhos relacionados navega o baseada em vis o ta
208. tera o de um agente com um ambiente Nessa figura as caracter sticas relevantes do ambiente s o percebidas pelos sensores do agente e este ltimo por sua vez processa essas informa es e realiza a a o buscando atingir seu objetivo consequentemente alterando o estado do ambiente 43 Agente Sensores Percep es EM Ambiente Atuadores FIG 3 1 Intera o entre um agente e um ambiente 3 1 3 SISTEMA MULTIAGENTES O assunto Sistemas Multiagentes SMA parte da Intelig ncia Artificial Distribuida IAD que por sua vez se completa com o t pico Resolu o Distribuida de Problemas RDP Resumidamente o que diferencia SMA de RDP que na RDP considerada a exist ncia de um problema preciso que deve ser resolvido e n o existem agentes desenvolvidos previamente Os problemas abordados em SMA s o as atividades de um conjunto de agentes aut nomos em um universo multiagentes Um agente que atua isoladamente em um ambiente tem em princ pio um controle total sobre os resultados de suas a es Pode tamb m utilizar mecanismos de planejamento no caso de um agente cognitivo para construir a melhor seqii ncia de a es para atingir seus objetivos Caso o agente por outro lado esteja imerso num ambiente onde coexistam outros agentes certamente ir ocorrer uma interfer ncia social entre esses agentes Consegiientemente processos mais complexos de coordena o e negocia o podem ser
209. tion Centro de Pesquisas Renato Archer Computational Fluid Dynamics Construtive Solid Geometry Dirig vel Aut nomo N o Tripulado Differential Global Positioning System Intelig ncia Artificial Distribuida Israel Aircraft Industries Instituto Militar de Engenharia Inertial Navigation Sensor Internet Protocol International Standard Atmosphere Grau de Liberdade Global Positioning System Head Mounted Display Localiza o e Mapeamento Simult neos Multiagent Software Engineering Micro Aerial Vehicle Massachusets Institute of Technology Nonuniform Rational B Splines Open Graphics Library Resolu o Distribuida de Problemas Request for Comments Reinforcement Learning Sistema de Coordenadas do Ambiente Sistema de Coordenadas Local 12 SDANT Sistema de Dirig veis A reos N o Tripulados SLAM Simultaneous Localizing and Mapping SMA Sistemas Multiagentes TCP Transmission Control Protocol UAV Unmanned Aerial Vehicle UDP User Datagram Protocol ULV Unmanned Land Vehicle UML Unified Modeling Language VANT Ve culo A reo Aut nomo N o Tripulado VRML Virtual Reality Modeling Language 13 RESUMO Esta disserta o trata do desenvolvimento de um simulador para uma frota de dirigiveis rob ticos aut nomos n o tripulados e parte do projeto VANT Ve culo A reo N o Tripulado do Instituto Militar de Engenharia O simulador desenvolvido capaz de exibir cen rios tridimensionais com ambientes e dirig veis vi
210. to que se disp e de um modelo matem tico de dirig vel qualitativamente representativo da din mica do ve culo mas ainda quantitativamente impreciso O refinamento e ajuste do modelo e dos coeficientes adimensionais constituem tema para trabalhos futuros posteriores a esta disserta o com a possibilidade de utilizar modelos reais para determinar os coeficientes necess rios e para determinar quais constantes podem se tornar fun es dependentes de alguma outra vari vel Outra considera o importante diz respeito forma de utiliza o das f rmulas com a OpenGL Tendo em vista que a OpenGL trabalha com vetores separados para a posi o e a orienta o o vetor 6x1 decomposto em dois vetores separando a parte angular da linear O sistema de coordenadas considerado difere em alguns aspectos do sistema considerado em RAMOS 2002 Algumas outras quest es sobre o modelo matem tico adaptado s o consideradas no Cap tulo 5 que trata dos problemas relacionados implementa o desse modelo bem como da implementa o do mecanismo de renderiza o das imagens tridimensionais apresentadas pelo simulador 86 5 O SIMULADOR A simula o computacional com base em modelos matem ticos est hoje presente em todas as ci ncias pois se trata de um meio de confrontar teorias com experimenta o de antecipar resultados experimentais ou de realizar experi ncias de outro modo inacess veis Os ambientes de simula o podem ser es
211. to Archer Resumidamente 0 projeto AURORA visa o estabelecimento de tecnologias para a realiza o semi aut noma de tarefas de monitoramento e inspe o ambiental utilizando como ve culo a reo um dirig vel Por ter algumas caracter sticas semelhantes ao problema geral abordado nesta disserta o principalmente no que diz respeito ao tipo de ve culo utilizado o projeto AURORA apresentado em mais detalhes no Cap tulo 2 Outro projeto da Universidade de S o Paulo USP em S o Carlos apoiado pela Embrapa objetiva o desenvolvimento de aeromodelos para a obten o de imagens a reas para monitoramento ambiental e agr cola Assim como em outros problemas de complexidade an loga o problema de desenvolver um VANT pode ser mais bem atacado se decomposto em seus subproblemas inerentes conforme REIS 2003 A complexidade do problema em quest o se deve principalmente necessidade de se proporcionar um determinado grau de autonomia ao VANT Ainda se os 18 veiculos estiverem organizados em frotas de forma que todos eles precisem agir para atingir um objetivo comum a execu o de tarefas aut nomas pode demandar um alto nivel de coopera o entre os ve culos o que tamb m implica em uma complexidade adicional Com a necessidade de autonomia as pesquisas se tornam ainda mais interdisciplinares e desafiadoras por passarem a demandar o desenvolvimento de sistemas inteligentes para comandar de forma remota ou embarcada
212. tos embarcados do dirig vel Como os torques s o calculados de acordo com a dist ncia dos componentes ao centro de gravidade ap s adicionar os componentes deve se determinar o centro de gravidade do dirig vel atrav s do comando apropriado A FIG 5 18 apresenta a janela da oficina de constru o de dirig veis exibindo um dirig vel j constru do Na barra de ferramentas o nono bot o da esquerda para a direita com r tulo CG de Center of Gravity ajusta as coordenadas 119 locais dos componentes de acordo com o centro de gravidade do dirigivel O oitavo botao retorna as coordenadas s configura es determinadas durante a cria o dos componentes Blimp Constructor leje FIG 5 24 Janela de cria o do dirig vel 5 4 A OP O DE EXTENS O DO SIMULADOR Um dos temas de maior interesse da Rob tica atualmente o desenvolvimento de rob s inteligentes A intelig ncia pode estar em qualquer atividade que possa ser realizada de forma aut noma A navega o aut noma por exemplo um tema desafiador para a Rob tica M vel Um sistema de navega o inteligente pode permitir que um ve culo navegue de forma aut noma e em seguran a por um ambiente evitando colis es e decidindo qual a melhor trajet ria a percorrer para a tarefa que est para realizar mesmo que obst culos m veis estejam no ambiente Um dos requisitos para a continuidade do presente trabalho que o desenvolvim
213. tro tipo pode assumir e o que eles significam e GL LINES exibe uma linha a cada dois comandos g Vertex3d e GL LINE STRIP exibe uma seqii ncia de linhas conectando os pontos definidos por glVertex3d e GL LINE LOOP exibe uma seqii ncia de linhas conectando os pontos definidos por glVertex3d e ao final liga o primeiro ao ltimo ponto e GL POLYGON exibe um pol gono convexo preenchido definido por uma seqii ncia de chamadas a glVertex3d e GL TRIANGLES exibe um tri ngulo preenchido a cada tr s pontos definidos por glVertex3d e GL TRIANGLE STRIP exibe uma sequ ncia de tri ngulos baseados no trio de v rtices vo V1 V2 depois v1 V2 V3 ent o v2 V3 V4 assim por diante e GL TRIANGLE FAN exibe uma seqii ncia de tri ngulos conectados baseados no trio de v rtices vo V1 V2 depois vo V2 V3 ent o vo V3 v4 assim por diante e GL QUADS exibe um quadril tero preenchido conectando cada quatro pontos definidos por glVertex3d e GL QUAD STRIP exibe uma seqii ncia de quadril teros conectados a cada quatro v rtices primeiro Vo V1 V3 V2 depois V2 V3 Vs V4 ent o V4 Vs V7 Ve assim por diante A biblioteca OpenGL tamb m possui uma s rie de s lidos 3D que podem ser criados diretamente utilizando os seguintes comandos e glutSolidCube size desenha um cubo de aresta de tamanho size e glutSphere radius slices stacks desenha uma esfera de raio igual a radiu
214. ucetsseavssassvsnseesveeees 113 A CONFIGURA O DOS PROPULSORES DE GONDOLA sesscssessesssessesseesses 115 A CONFIGURA O DOS LEMES DE CAUDA 116 A CONFIGURA O DO PROPULSOR DE CAUDA 117 A CONFIGURA O DOS COMPONENTES EMBARCADOS e 119 A OP O DE EXTENS O DO SIMULADOR 120 O PROTOCOLO DE ACESSO REMOTO ssessessessessessessessesssssessssesessessessesseesees 122 TESTES E RESULTADOS OBTIDOS COM O SIMULADOR 124 AVALIA O DAS IMAGENS E DO DESEMPENHO GR FICO 125 AVALIA O DE DESEMPENHO DA UTILIZA O REMOTA 136 CONSIDERA ES SOBRE O CAP TULO 137 DETERMINA O DE CAMINHOS 139 O AMBIENTE DE DETERMINA O DE CAMINHOS 139 DETERMINA O DE CAMINHOS USANDO PLANEJAMENTO 144 USANDO O ALGORITMO A A ESTRELA ccsscssessssssessessessssssessssssessessessessseeses 144 DETERMINA O DE CAMINHOS USANDO APRENDIZADO POR REFOR O 146 USANDO O ALGORITMO Q LEARNING eeee eee 147 CONSIDERA ES SOBRE O CAP TULO 151 CONSIDERA ES FINAIS 000 ccccccccscsesesscsssesesesscsesesesesssscscscsesvsnsssscstssseseseseesees 154 CONCLUS ES cuca Gin inca eae RR ed 154 TRABALHOS FUTUROS s ccssesssssesssssessssssssessssssssssscsussecsussessessessessessssussssnssesseesees 156 REFER NCIAS BIBLIOGR FICAS eee 158 AP NDICE oii baie terna cia ca Rattle tac tec dc AR E 165 AP NDICE 1 MANUAL DE UTILIZA O DO SIMULADOR 166 ATECA PRINCIPA Din munnan a eta E a a 166 CRIANDO
215. ue interage com um ambiente pode ser definida como determinar uma pol tica tima que maximize os valores das recompensas em longo prazo e estabele a uma estrat gia de controle que determine uma sequ ncia de a es ou seja a partir de um conjunto de pol ticas m S gt A respons veis pelo mapeamento de um conjunto de estados S em um conjunto de a es A o agente deseja determinar uma pol tica tima 77 definida como m Max Vv s ys EQ 3 14 A fun o valor V computada de forma acumulativa para um determinado estado s a partir da soma ponderada dos retornos estabelecidos em fun o de uma pol tica 7 considerando um fator de desconto y e uma fun o de retorno r para um determinado horizonte que pode ser finito ou infinito Portanto define se VERA Ny AY Nyy Has EQ 3 15 1 para0 lt y lt 1 sendo r r s a a recompensa devido a o a no estado sz 74 Esse problema relacionado ao aprendizado de uma politica n o pode ser tratado sob a tica do Aprendizado Supervisionado j que os pares do conjunto de treinamento definidos como s a a s n o s o previamente conhecidos O que se tem na verdade uma sequ ncia de retornos proveniente da transi o de estados resultantes da execu o das a es por parte do agente Isso caracteriza portanto um problema de atribui o de cr dito temporal Tradicionalmente quando se tem um conhecimento pr vio de todo espa o de estados d
216. uer o desenvolvimento de algoritmos inteligentes capazes de executar as tarefas inerentes ao problema como navega o pouso decolagem desvio de obst culos reconhecimento de objetos etc Complementarmente ao simulador s o apresentados dois sistemas que o estendem com algoritmos inteligentes para determina o de caminhos entre dois pontos Um deles baseia se no algoritmo cl ssico A e o outro no algoritmo Q Learning sendo que o sistema baseado no O Learning capaz de determinar trajet rias n o s com dist ncias m nimas mas tamb m com o m nimo de mudan as de dire o Os sistemas interagem com o simulador via soquetes usando um protocolo pr definido A renderiza o das imagens 3D feita utilizando a biblioteca OpenGL S o apresentados testes de desempenho que avaliam a utiliza o via soquetes e a renderiza o das imagens tridimensionais e os resultados obtidos confirmam a viabilidade de se utilizar o simulador para o fim proposto 14 ABSTRACT This dissertation treats the development of a simulator for an unmanned autonomous robotic blimp team and is part of the UAV Unmanned Aerial Vehicle project at the Military Institute of Engineering The simulator developed is able to show 3D sceneries with virtual environments and blimps since the behavior of the blimps obey a mathematic model that determines the reaction of the blimp to the dynamic aerodynamic and deliberated forces that acts in the vehicle A detailed sp
217. um dos problemas mais pervasivos da rob tica O problema se torna ainda mais complexo quando se deseja localizar muitos objetos quando o problema passa a ser o de mapeamento rob tico freqiientemente chamado de Localiza o e Mapeamento Simult neos LEMS ou SLAM de Simultaneous Localization and Mapping O rob deve n o apenas construir um mapa do ambiente em que se encontra mas deve faz lo sem saber onde est LEMS um dos problemas centrais da rob tica e se torna ainda mais complexo quando o ambiente pode mudar enquanto o rob se movimenta por ele Um dos grandes desafios da rob tica resolver o problema de LEMS com o m nimo de recursos poss vel e esse tamb m um dos maiores desafios no projeto maior do qual esta disserta o parte Resolver o problema de LEMS com precis o uma tarefa rdua e muitas vezes se lan a m o de t cnicas que retornam estimativas probabil sticas dos diversos valores envolvidos em tal problema em vez de se tentar obter solu es exatas com alto custo computacional Apesar de a palavra rob normalmente indicar uma m quina constitu da de diversas partes f sicas reais muitas vezes se faz necess ria uma representa o virtual desta m quina Dependendo da complexidade do contexto f sico no qual o rob est inserido uma pr tica indispens vel para o desenvolvimento e o aprimoramento do rob a simula o computacional Para tal al m de modelar o comportamento do rob
218. ura a umidade do ar a densidade das nuvens etc e que tenha existido uma situa o clim tica semelhante no passado O agente poderia se basear nessa situa o para determinar a previs o atual Isso 41 remete ao fato de que o agente deva ser capaz de manter um conhecimento das experi ncias anteriores criando uma estrutura de diversas combina es de vari veis p ex condi es clim ticas que levam a um determinado estado p ex previs o do tempo Essa seria uma forma de fazer com que o agente aprendesse a partir dos dados atrav s de mecanismos de associa o e recupera o de mem rias O m todo anterior uma das formas de aprendizado mais conhecida Entretanto existe outra forma de aprendizado chamada Aprendizado por Refor o que se mostra mais eficaz na solu o deste tipo de problema No Cap tulo 6 o Aprendizado por Refor o utilizado para atacar o problema de determina o do caminho m nimo entre dois pontos Esses tipos de agentes que t m sua decis o baseada n o apenas na percep o atual mas tamb m em a es passadas e no modelo do ambiente s o chamados de agentes cognitivos 3 1 2 AMBIENTES Um elemento de extrema import ncia quando se trabalha com agentes o ambiente Em linhas gerais um ambiente uma inst ncia de um problema solucion vel por um agente racional Existem diversos tipos de ambientes e cada um deles afeta diretamente o projeto do programa que determina o c
219. utilizados Esses aspectos bem como o restante da teoria sobre SMA s o descritos resumidamente a seguir conforme REZENDE 2005 e Interfer ncia Social a coexist ncia de dois agentes com objetivos pr prios em um mesmo ambiente pode resultar em uma interfer ncia social positiva quando uma a o qualquer de um agente aproximar o outro agente de seu objetivo Caso a a o afaste o 44 outro agente de seu objetivo a interfer ncia social negativa Caso nao haja influ ncia a interfer ncia neutra Pode ser interessante analisar os efeitos m tuos das a es dos dois agentes Esse fen meno chamado de intera o social A interfer ncia social existe mesmo que os agentes envolvidos n o estejam conscientes dos objetivos uns dos outros Obviamente quando estes fatos forem representados na mente dos agentes eles podem raciocinar socialmente para tirar proveito da exist ncia dos outros como descrito a seguir e Autonomia Delega o Ado o Compromisso e Coopera o uma consegii ncia fundamental da interfer ncia social a altera o dos objetivos ating veis por um determinado agente Se um agente s puder atingir determinado objetivo na presen a de outro agente diz se que o primeiro n o aut nomo para atingir um determinado objetivo sendo dependente do segundo Para esse caso a Teoria da Depend ncia diz que um agente deve raciocinar de modo a delegar a a o que necessita ao segundo agente garantind
220. uturas como em um jogo de Xadrez por exemplo e Est tico x Din mico se um ambiente puder se alterar independente de o agente estar ou n o realizando a es dizemos que ele din mico Caso contr rio ele est tico Um ambiente de um t xi aut nomo completamente din mico e o de um jogo de xadrez est tico e Discreto x Continuo um ambiente discreto possui um n mero finito de estados As percep es e as a es tamb m podem ser discretas ou de n mero finito O xadrez um exemplo de ambiente discreto com um conjunto discreto de a es e percep es O problema do t xi aut nomo possui um ambiente cont nuo ou seja com infinitos estados O conjunto de a es e percep es tamb m infinito e Agente nico x Multiagente a distin o entre esses tipos de ambientes bastante simples Quando o problema resolvido por um nico agente dizemos que ele de agente nico Caso contr rio ele multiagente Em um ambiente multiagente os agentes podem ser competitivos como em um jogo de xadrez onde cada jogador procura reduzir o desempenho do oponente ou cooperativos como em um canteiro de obras onde a coopera o fundamental para que n o aconte am problemas para atingir o objetivo Analisando as classifica es acima percebe se que o caso mais dif cil quando o ambiente parcialmente observ vel estoc stico segiencial din mico continuo e multiagente A FIG 3 1 mostra a in
221. velope A medida que um dirig vel sobe na atmosfera a press o externa diminui permitindo a expans o do g s interno e consequentemente aumentando a tens o no material do envelope podendo 79 chegar a situa es que colocariam em risco a resist ncia do envelope O oposto ocorre nas descidas O uso de balonetes que s o bolsas de ar dentro do envelope principal que cont m o g s de sustenta o soluciona o problema pela expuls o admiss o de ar de para os balonetes A presen a de balonetes tamb m importante quando se trata de dirig veis que perdem massa em v o com queima de combust vel por exemplo A op o de n o utilizar balonetes incorre em uma altitude bem limitada de v o que por sua vez varia de acordo com o tamanho do compartimento de armazenamento de g s e com o peso da carga embarcada no dirig vel Essa altitude limite denominada altitude de press o e usualmente a maior altitude em que um dirig vel pode operar A FIG 4 1 RAMOS 2002 mostra a opera o de um dirig vel que faz uso de balonetes Propuls o H lio Altitude de Press o Balonetes vazios ae Altitude Intermedi ria H lio Balonetes Parcialmente cheios de ar H lio em expans o Balonetes Ar Ar Condi o de decolagem Balonetes cheios de ar 1 FIG 4 1 Opera o dos balonetes em um dirig vel n o r gido RAMOS 2002 80 4 2 2 FORCAS AERODINAMICAS E DINAMICAS Quando os dirigiveis se
222. versa igual a sua transposta Outra observa o importante a ser feita que a ordem de aplica o das transforma es afeta o produto final A opera o de rota o pode ser facilmente realizada usando o comando da OpenGL glRotatef 6 63 Rx Ry R onde 0 o ngulo de rota o em graus e Ry R e R s o as coordenadas do vetor sobre o qual ocorrer a rota o Se R valer 1 e R e R valerem 0 a rota o se dar em torno do eixo x O mesmo se aplica a R e Rz 3 3 4 QUATERNI ES Os quaterni es foram desenvolvidos h cerca de 100 anos por William Hamilton em um trabalho matem tico sobre n meros complexos VICCI 2001 Um quaterni o uma grandeza parecida com um vetor composto por quatro componentes e geralmente escrito da forma q qo q i q j q k EQ 3 9 Por ser um vetor de quatro dimens es sua visualiza o espacial n o poss vel Contudo poss vel usar quaternides para representar a orienta o de um corpo r gido em tr s dimens es Mas ha um detalhe particular quanto ao uso de quaternides para representar a orienta o de um corpo r gido Deve se utilizar um quaterni o unit rio ou normalizado ou seja que satisfa a a equa o do q q q EQ 3 10 que an loga representa o de um vetor unit rio ou normalizado Uma forma alternativa de definir um quaterni o principalmente quando ele representa a orienta o de um corpo q s v onde s
223. vimento de um simulador tridimensional para um submarino aut nomo de explora o cient fica O simulador implementa o modelo matem tico do submarino e do ambiente hidrodin mica al m de um protocolo de rede que permite o uso remoto do simulador com a finalidade de criar um ambiente de colabora o entre pesquisadores Outro trabalho que pode ser citado o trabalho de SOUSA et al 2004 que uma vers o condensada de VARAYA 2004 Ambos dizem respeito a um sistema que simula o ataque de uma equipe de VANTS heterog neos quanto ao tamanho armamento velocidade etc a alvos de diferentes tipos baterias antia reas radares dep sitos de armas etc localizados no solo O problema estruturado em dois n veis o de planejamento e o de execu o O n vel de planejamento consiste em analisar o cen rio e estabelecer rotas e cronogramas de ataques de forma que uma medida de risco seja minimizada A execu o se baseia numa hierarquia de controladores de 4 n veis do controlador de tarefa respons vel pela miss o como um todo ao controlador de VANT respons vel pela libera o de armas e por manobras elementares A arquitetura do sistema interessante entretanto o simulador serve apenas para visualizar o processo de ataque e n o como fonte de dados para a realiza o de algum processamento necess rio execu o do ataque O trabalho de SINOPOLI et al 2001 exp e um sistema de navega o de VANT basea
224. xima da tima poss vel aprender um comportamento para seguir esse caminho Al m disso a obriga o de ter um modelo do ambiente deixa de existir e o forte car ter explorat rio vari vel do agente possibilita a descoberta de caminhos bem inusitados Ao percorrer um caminho qualquer intuitivamente poss vel notar que quando for poss vel andar em linha reta deve se sempre faz lo pois como n o segredo o caminho mais curto entre dois pontos uma reta Em um sistema que usa AR para a determina o de caminhos isso significa que qualquer mudan a de dire o desnecess ria por parte do agente deve ser punida e assim acontece no sistema aqui apresentado A FIG 6 6 mostra a tela do sistema O sistema bem semelhante ao anterior diferindo no fato de se utilizar a decomposi o bidimensional em c lulas explicada anteriormente e o algoritmo O Learning em vez do A Apesar de parecer uma limita o grave o fato de o caminho computado ser respectivo navega o do dirig vel em uma altitude fixa isso n o quer dizer que o dirig vel dever navegar numa altitude exata Na realidade o c mputo do caminho feito para uma faixa de altitude que por sua vez determinada pela altura da c lula informada antes de se realizar a decomposi o em c lulas Essa caracter stica d ao dirig vel uma margem de espa o para algumas inevit veis varia es de altitude que podem ser provocadas por manobras e por perturba
225. xima e se afasta do objeto focalizado Os controles para manipula o local do simulador t m o objetivo de proporcionar ao usu rio um aprendizado sobre o comportamento din mico do dirig vel e como os comandos interferem em sua navega o e configura o Como j mencionado o uso principal proposto para o simulador o de servir como fonte de dados a sistemas clientes que desejam interagir com o simulador para executar algoritmos inteligentes capazes de realizar alguma tarefa intr nseca ao problema geral 176

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