Coordinación de equipos de robots basados en mapas descentralizados de feromona repulsiva y reglas locales de autómatas celulares

This work investigates a bioinspired model for swarm robotics coordination, focusing on the surveillance task and environmental exploration. Among the bioinspired strategies employed in the proposed model, we highlight the inverse ant system and the cellular automata. The decision related to the robot’s next move is made with the aid of the repulsive pheromone, which allows the search for regions that have not been recently visited, and the modelling by cellular automata rules, that allows a local decision based on the neighbourhood information for each robot. The model presents a new repulsive pheromone modelling, which enables the decentralization of navigation decisions. In this model, each robot maintains an independent pheromone map, which is continuously updated with the robot’s move itself, both in the deposit and in the evaporation of the pheromone. In addition, the individual pheromone map is eventually updated by exchanging messages with other robots that are exploring in nearby regions. Thus, individual and independent maps replace the need for using an intelligent environment that distributes the pheromone information, which is not always feasible. Besides, it eliminates the demand for a centralizing agent that stores a global map and needs to communicate with the entire swarm constantly. The proposed model was evaluated through an agent simulation software, implemented in the C programming language by the author, and in the Webots robotics simulation platform. Experiments were carried out to validate the proposed model in different environments, with different shapes and sizes, as well as varying the number of robots in the swarm. The analysis of the results showed that the model was able to perform the decentralized coordination of the team, with a good performance of the robots when executing the surveillance task.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorDissertação (Mestrado)Este trabalho investiga um modelo bioinspirado para a coordenação de enxames de robôs, com foco nas tarefas de vigilância e exploração de ambientes. Dentre as estratégias bioinspiradas empregadas no modelo proposto, destacamos o sistema inverso de formigas e os autômatos celulares. A decisão do próximo movimento dos robôs é realizada com o auxílio do feromônio repulsivo, que permite a busca por áreas não visitadas recentemente, e da modelagem por regras de autômatos celulares, que permitem uma decisão local baseada nas informações da vizinhança de cada robô. O modelo apresenta uma nova modelagem do feromônio repulsivo, que viabiliza a descentralização das decisões de navegação. Nessa modelagem, cada robô mantém um mapa independente de feromônio, que é atualizado continuamente a cada movimento pelo próprio robô, tanto no depósito quanto na evaporação do feromônio. Além disso, o mapa individual de feromônio é atualizado eventualmente, a partir da troca de mensagens com outros robôs que estejam trafegando em regiões próximas. Assim, os mapas individuais e independentes substituem a necessidade de se utilizar um ambiente inteligente que mantenha a informação do feromônio distribuída, o que nem sempre é viável. Ou ainda, elimina a demanda por um elemento centralizador que armazene um mapa global e que precise se comunicar com todo o enxame constantemente. O modelo proposto foi avaliado através de um software de simulação de agentes, implementado na linguagem C pelo autor, e na plataforma de simulação robótica Webots. Experimentos foram executados buscando validar o modelo proposto em diferentes ambientes, com formas e tamanhos distintos, bem como variando o número de robôs que compõem o enxame. A análise dos resultados obtidos mostrou que o modelo foi capaz de realizar a coordenação descentralizada do time, com um bom desempenho dos robôs na execução da tarefa de vigilância