Proposta de Navegacao Segura em Tempo Real para Robos Moveis em Ambientes Desconhecidos Usando Meta-Heuristicas
Navegação autônoma; Meta-heurística; Robôs móveis; Planejamento de trajetórias; Ambiente desconhecido
A navegação autônoma em robôs móveis representa um desafio significativo em ambientes desconhecidos e dinâmicos, onde a necessidade de evitar obstáculos e encontrar trajetórias seguras em tempo real exige soluções eficientes. Este trabalho apresenta a estratégia de Navegação Segura em Tempo Real por Meta-Heurísticas (MHRTSN), que combina campos potenciais com meta-heurísticas baseadas em populações para otimizar o planejamento de trajetória e a navegação nesses ambientes. A estratégia MHRTSN foi testada por meio de uma série de simulações em diferentes cenários estáticos e dinâmicos, comparando o desempenho das versões MHRTSN-GA e MHRTSN-PSO em termos de deslocamento, distância percorrida e tempos de CPU e de relógio. Os resultados demonstram que ambas as versões fornecem soluções sub-ótimas, com a MHRTSN-PSO apresentando desempenho superior em termos de tempo de processamento requerido e melhor convergência em comparação à MHRTSN-GA quando utilizado um número reduzido de indivíduos. Comparações com outras abordagens na literatura mostraram que a MHRTSN gerou caminhos de comprimento equivalente aos da literatura, porém de forma mais segura. Assim, a abordagem proposta oferece uma solução eficiente e segura para a navegação autônoma em robôs móveis, contribuindo para o avanço dessa área em aplicações reais. Trabalhos futuros podem explorar a aplicação da estratégia em sistemas robóticos físicos e em ambientes mais complexos.