dc.contributor |
Universidade Federal de Santa Catarina |
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dc.contributor.advisor |
De Pieri, Edson Roberto |
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dc.contributor.author |
Braga, Afonso da Fonseca |
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dc.date.accessioned |
2022-05-19T14:44:51Z |
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dc.date.available |
2022-05-19T14:44:51Z |
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dc.date.issued |
2021 |
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dc.identifier.other |
374471 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/234651 |
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dc.description |
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2021. |
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dc.description.abstract |
A robótica móvel é apresentada como solução frente a falta de mobilidade dos manipuladores robóticos. Com diferentes formas de locomoção inspiradas em comportamentos biológicos, robôs móveis ganharam espaço em diferentes áreas de atuação, podendo ser encontrados desde ambientes acadêmicos até em ambientes nocivos para seres humanos. Com o passar do tempo, foram surgindo novas ferramentas para simplificar a utilização de sistemas robóticos. ROS possui uma coletânea de ferramentas e algoritmos open-source para controle de robôs, incluindo mapeamento, localização e navegação para robôs móveis. Entretanto, quanto mais funcionalidades são anexadas a um robô móvel, maior será seu custo financeiro e também seu gasto energético, sendo necessário um equilíbrio entre funcionalidade e viabilidade. Sistemas Multi-Robôs são sistemas onde é possível utilizar mais de um robô para executar missões. Sistemas Multi-Robôs heterogêneos combinam diferentes tipos de robôs com diferentes funcionalidades para executar missões, aumentando a eficiência e robustez do sistema. Desta forma, não se faz necessário ter apenas um robô com todas as funcionalidades, mas vários onde cada tipo será responsável por uma determinada função. Novas problemáticas são introduzidas como, por exemplo, alocação e decomposição de tarefas específicas para cada tipo de robô, coordenação para execução de missões e a capacidade de realocar em caso de falhas. Neste trabalho é desenvolvido um framework chamado Heterogeneous Multi-robot (HeMuRo) Framework, responsável pela alocação e decomposição de tarefas para robôs heterogêneos. Com o objetivo de ser open-source e flexível, sua arquitetura modular e distribuída permite modificação e aperfeiçoamento de seus módulos. Aceitando missões simples como entrada, o framework realiza a decomposição da missão e alocação de tarefas utilizando o algoritmo de leilão baseando-se em nível de bateria, tempo necessário para executar a missão e se determinado tipo de robô é capaz de executar a missão. Além disso, em caso de falha ou algum problema durante a execução, as missões podem ser realocadas entre os robôs disponíveis. Este framework funciona de maneira independente havendo também a possibilidade de interação com ROS para comunicação com robôs físicos ou ambientes de simulação. Por último, foram realizadas simulações, envolvendo diferentes cenários como hospital e armazém de logística, onde HeMuRo Framework demonstrou versatilidade para decompor diferentes tipos de missões, fornecendo informações gráficas para análise. Durante as simulações o framework foi capaz de redirecionar missões devido a baixos níveis de bateria dos robôs e também nas situações onde o tempo máximo de execução foi excedido. |
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dc.description.abstract |
Abstract: Mobile robotics presents as an alternative due to the lack of mobility of robotic manipulators. Biological behaviors inspired many ways of locomotion increasing the usability of robots in multiple areas, adding robots in academic environments and also in environments that are harmful to humans. Over time, new tools emerged to simplify the use of robotic systems. ROS has a collection of open-source tools and algorithms to help engineers build robotic systems, featuring robot control, mapping, localization, and navigation for mobile robots. However, adding more functionalities to a mobile robot impacts higher costs and higher energy consumption. Therefore, a balance between functionality and feasibility is needed. MRS are systems where it is possible to combine different types of robots with multiple abilities to perform missions, increasing the efficiency and robustness of the system. This way it is possible to use multiple robots with specific abilities, instead of using a single robot with all the sensors and functionalities. New issues are introduced such as, for example, task allocation and task decomposition taking into consideration each type of robot, robot coordination to execute missions, and also the ability to reallocate missions in case of failure. This work presents a framework called Heterogeneous Multi-Robot (HeMuRo) Framework responsible for task allocation and decomposition of missions for heterogeneous robots. With the main goal to be open-source and flexible, HeMuRo Framework was built with a modular and distributed architecture allowing modification and improvements. With simple missions as input, the framework performs mission decomposition and task allocation using an auction algorithm taking into consideration battery level, time to execute the mission, and if the robot has the capability of executing the mission. In case of failure or not being able to finish the mission, there is also the possibility to reallocate to another robot. This framework works independently but there is also the possibility of interaction with ROS to communicate with real robots or simulated environments. Simulations were also conducted, involving different scenarios such as hospital and logistics warehouse. HeMuRo Framework applied versatility to decompose different types of results, obtaining graphical information for analysis. During simulation HeMuRo Framework handled task reallocation due to low-battery levels and also timeout. |
en |
dc.format.extent |
80 p.| il., gráfs. |
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dc.language.iso |
eng |
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dc.subject.classification |
Engenharia de sistemas |
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dc.subject.classification |
Automação |
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dc.subject.classification |
Robôs móveis |
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dc.title |
HeMuRo: a generic framework for heterogeneous multi-robot systems |
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dc.type |
Dissertação (Mestrado) |
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dc.contributor.advisor-co |
Plentz, Patrícia Della Méa |
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