Navegação de robôs móveis com restrições temporais usando árvores de comportamento e ações corretivas

Abstract

A cada dia, o número de robôs móveis usados para realizar diferentes tarefas aumenta. A popularização da robótica móvel nos últimos anos se deve à redução de custo de hardware e ao crescimento e melhora da infraestrutura de software. Muitas das tarefas realizadas pelos robôs móveis possuem restrições temporais. Em alguns casos, torna-se interessante ter uma previsão precisa a respeito do cumprimento da tarefa no prazo estipulado. Quando considera-se um grupo de robôs executando uma tarefa coletiva, a previsão do não cumprimento de uma tarefa permite que ações sejam realizadas para minimizar o prejuízo. Este trabalho apresenta um conjunto de ações corretivas para serem realizadas em tarefas que consistem na navegação de um robô móvel entre um ponto origem e um ponto objetivo. Para a tomada de decisão, uma abordagem utilizando o conceito de Árvore de Comportamento foi aplicada. Devido à utilização das ações corretivas, os robôs foram capazes de cumprir as restrições temporais das tarefas em mais iterações do que quando estas ações estão desabilitadas. Os robôs são, também, mais e?cientes na execução das tarefas, conseguindo um desempenho superior quando utilizavam as ações corretivas.<br>

Abstract : At each day, the number of mobile robots, used to perform different tasks, increases. The popularization of mobile robotics in the last years was caused by the reduction of the cost of hardware and the growth and improvement of software infrastructure. Most of the tasks performed by mobile robots have temporal restrictions. In some cases, it is interesting to have an accurate prediction regarding the task accomplishment in the given deadline. When a group of robots is considered to perform a collective task, the prediction of a non-ful?llment of a task within its temporal restriction allows that actions can be performed to minimize losses. This work presents a set of recovery actions to be performed in tasks that consist on the navigation of a mobile robot between a starting point and a goal point. For the decision-making process, an approach using the concept of Behavior Tree was used. Due the utilization of the recovery actions, the robots were able to ful?ll the temporal constraints of the tasks in more iterations than when these actions were unavailable. The robots were, also, more e?cient when executing the tasks, achieving a superior performance using the recovery actions.