Inspiração biológica

Estudo feito por alunos do ITA utiliza mapas probabilísticos de trajetória e algoritmos que imitam colônias de formigas para planejar missão de veículos aéreos autônomos. Trabalho será apresentado em simpósio na França

Por Thiago Romero

Agência FAPESP – Um trabalho pioneiro sobre planejamento de missão para veículos aéreos autônomos foi desenvolvido por Augusto Langer e Lucas Pontes e Silva, alunos do último ano do curso de Engenharia Eletrônica do Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA), durante estágio de nove meses realizado em 2006 no Instituto DLR para Sistemas de Vôo (DLR), em Braunschweig, na Alemanha.

A inovação do estudo está na utilização de mapas probabilísticos de trajetória e algoritmos de otimização que imitam colônias de formigas. O trabalho, intitulado Probabilistic roadmaps and ant colony optimization for UAV mission planning, será apresentado no 6º Simpósio sobre Veículos Autônomos Inteligentes da Federação Internacional de Controle Automático (Ifac), em setembro, na França,

Segundo Pontes e Silva os mapas de trajetória probabilísticos são geradores de caminhos em um grafo – conjunto de pontos ligados por retas – por meio da inserção randômica de pontos em um espaço tridimensional. Com a conexão entre os pontos gerados, é possível escolher uma trajetória que satisfaça certos requisitos, como o desvio de obstáculos.

"O estudo utiliza esses mapas com algoritmos inspirados biologicamente, que tentam imitar fenômenos naturais na busca de soluções para problemas complexos. Para isso, construímos elementos artificiais baseados em formigas, que servem de guia para a solução do problema de determinação de uma trajetória para o veículo", disse Silva à Agência FAPESP.

Silva explica que as formigas em uma colônia, na busca por alimentos, utilizam feromônio – substância química que, captada por animais de uma mesma espécie, permite o reconhecimento mútuo – para a comunicação e depositam a substância no caminho utilizado. Com isso, quanto melhor for o caminho, mais feromônio será depositado e maior a chance de as próximas formigas escolherem o mesmo trajeto.

"De maneira semelhante, no problema de planejamento de missão utilizamos um algoritmo para a divisão e ordenação das tarefas. Formigas artificiais foram criadas para percorrer um grafo e depositarem ‘feromônio’ sobre o caminho escolhido. O melhor caminho, que é aquele que tiver maior quantidade de feromônio depositado, determinará a ordenação entre as tarefas em que os veículos autônomos deverão percorrer", descreveu.

De acordo com o outro autor brasileiro do trabalho, Augusto Langer, o planejamento de missão é o primeiro passo para o uso de qualquer veículo autônomo. "Muito embora seja sempre um operador humano quem determina qual missão o veículo deve cumprir, é desejável que exista um sistema que possa processar autonomamente comandos abstratos. Com o estudo, diminuímos a necessidade do comando pela ação humana. A trajetória de voar do ponto A até o ponto B é calculada automaticamente no computador", disse.


Trajetórias e tarefas

O principal resultado do trabalho foi a elaboração de um planejador de trajetórias para uma missão no contexto do projeto Artis, do Instituto DLR.

O projeto Artis (de Autonomous Rotorcraft Testbed for Intelligent Systems) tem o objetivo de criar uma plataforma de testes de algoritmos avançados para o desenvolvimento de novas tecnologias na área de veículos autônomos. Para isso, o projeto é centrado em dois helicópteros-modelo disponíveis comercialmente e adaptados para operar autonomamente.

Enquanto o planejador de trajetória criado pelos pesquisadores gera caminhos tridimensionais em um espaço com obstáculos, de modo que a trajetória final seja livre de colisões, o planejador de tarefas determina a melhor ordenação para minimizar o tempo da missão. "A principal característica de ambos é a utilização de métodos probabilísticos para encontrar soluções aproximadas para problemas computacionais complexos", explicou Langer.

Os outros dois autores do artigo são Florian Adolf, doutorando no DLR responsável pela equipe de planejamento de missões, e o professor Frank Thielecke, diretor do Departamento de Engenharia de Sistemas Aeronáuticos na Universidade Técnica de Hamburg-Harburg (TUHH). No ITA, as atividades conjuntas do DLR e do TUHH são coordenadas pelo professor Karl Heinz Kienitz, do Departamento de Sistemas e Controle.

O artigo Probabilistic roadmaps and ant colony optimization for UAV mission planning ainda não está disponível na internet. Os interessados em obter uma cópia podem enviar um e-mail para [e-mail]

Para mais informações sobre o 6º Simpósio Ifac (IAV 2007), que será realizado entre os dias 3 e 5 de setembro, em Toulouse, na França, onde o artigo será apresentado por Florian Adolf, clique aqui.