Análise e desenvolvimento de sistemas de geração automática de trajetórias para múltiplos robôs móveis de serviço em setores de logística

Abstract

A crescente adoção de sistemas robóticos em setores logísticos evidencia a necessidade de rotas seguras, eficientes e adaptáveis para robôs móveis, especialmente em ambientes onde a precisão no planejamento e a prevenção de colisões são fundamentais. Este trabalho propõe uma metodologia de geração automática de trajetórias, implementando três abordagens distintas baseadas nos algoritmos Dijkstra, A* e Wavefront Planner, aplicados, respectivamente, a grafos ponderados direcionados, grafos de visibilidade e malhas discretas como representações do ambiente. A implementação e a avaliação dos métodos foram realizadas no ambiente de simulação CoppeliaSim, integrando controladores PID ao sistema de navegação para garantir deslocamentos suaves e precisos, além de um mecanismo de gerenciamento de prioridades entre robôs, otimizando a execução de tarefas e evitando conflitos de trajetória. A avaliação dos métodos em diferentes cenários revelou que alguns algoritmos destacam-se pela simplicidade e agilidade em trajetos desobstruídos, enquanto outros demonstram maior robustez em situações complexas e restritivas, assegurando maior confiabilidade em condições adversas. Os resultados mostram que a escolha do algoritmo ideal depende das características do ambiente e dos requisitos operacionais, ressaltando a importância das simulações como ferramenta essencial para identificar a abordagem mais eficiente para cada contexto. Este estudo contribui para o avanço da integração de robôs móveis em setores de logística, oferecendo uma base sólida para decisões estratégicas na escolha de metodologias de planejamento de trajetórias, potencializando a eficiência e a flexibilidade dos processos.

The increasing adoption of robotic systems in the logistics sector highlights the need for safe, efficient, and adaptable routes for mobile robots, especially in environments where precise planning and collision prevention are critical. This study proposes a methodology for automatic trajectory generation, implementing three distinct approaches based on the Dijkstra, A*, and Wavefront Planner algorithms, applied respectively to directed weighted graphs, visibility graphs, and discrete meshes as environmental representations. The methods were implemented and evaluated in the CoppeliaSim simulation environment, integrating PID controllers into the navigation system to ensure smooth and precise movements, as well as a priority management mechanism to optimize task execution and avoid trajectory conflicts. The evaluation of the methods in various scenarios revealed that some algorithms excel in simplicity and speed in unobstructed paths, while others demonstrate greater robustness in complex and restrictive situations, ensuring higher reliability in adverse conditions. The results show that the choice of the most suitable algorithm depends on the environment’s characteristics and operational requirements, emphasizing the importance of simulations as an essential tool to identify the most efficient approach for each context. This study contributes to the advancement of mobile robots in logistics, providing a solid foundation for strategic decisions in the selection of trajectory planning methodologies, enhancing process efficiency and flexibility.