Transporte de objectos por equipas de robôs autónomos : estratégias de controlo distribuídas baseadas em sistemas dinâmicos não lineares

Abstract

Nesta tese é usada a teoria dos sistemas dinâmicos como linguagem teórica e ferramenta para o “design” de arquitecturas de controlo para equipas de robôs móveis, que têm de transportar um objecto e simultaneamente evitar colisões com obstáculos (estáticos e/ou dinâmicos). Os robôs não têm qualquer conhecimento prévio do ambiente que os rodeia. Este trabalho estende o trabalho desenvolvido anteriormente com dois robôs. É demonstrado que, é possível simplificar a arquitectura de controlo apresentada no trabalho anterior alcançando um comportamento igualmente estável, e também é demonstrado que é possível estender a arquitectura de controlo desenvolvida no trabalho anterior a equipas de três e quatro robôs. Por último é demonstrado que é possível generalizar esta abordagem para n robôs. A arquitectura de controlo de cada um dos robôs é estruturada em termos de comportamentos elementares. Os comportamentos individuais e a sua integração são gerados/modelados por sistemas dinâmicos não lineares. Por regra de “design”, os comportamentos são gerados por séries temporais de soluções atractoras. Para a validação das arquitecturas de controlo recorreu-se, a simulações efectuadas em MATLAB e a implementações em robôs reais, tendo sido os resultados documentados em vídeos. Estes resultados mostram o bom desempenho nos vários cenários testados (cenários com obstáculos estáticos e dinâmicos e ainda cenários bastante congestionados). O comportamento resultante é estável e as trajectórias geradas são suaves, isto porque, à medida que a informação sensorial ou informação comunicada varia, os sistemas adaptam-se e geram concomitantes soluções adequadas.

Dynamical systems theory is used in this work as a theoretical language and tool to design a distributed control architecture for teams of autonomous mobile robots, that must transport a large object and simultaneously avoid collisions with (either static or dynamic) obstacles. The robots have no prior knowledge of the environment. This work extends the previous work with two robots. Here we demonstrate that it’s possible to simplify the control architecture presented in previous work and reach an equally stable global behaviour and we also extend the previous work with two robots to teams of three and four robots. Finally it is also demonstrated that it’s possible to extend this approach to teams of n robots. The dynamics of behaviour is defined over a state space of behavior variables, heading direction and path velocity. Task constrains are modeled as attractors (i.e. asymptotic stable states) of a behavioural dynamics. For each robot, these attractors are combined into a vector field that governs the behaviour. By design the parameters are tuned so that the behavioural variables are always very close to the corresponding attractors. Thus the behaviour of each robot is controlled by a time series of asymptotical stable states. Computer simulations and implementations in real robots, documented through videos, demostrate the sucess of the robot teams, thus validating the dynamical model architectures.