Multi-objective metaeuristic method for route calculation collaborative robots with energy constraints

One of the biggest challenges encountered in mobile robots is planning their trajectory and has received attention from researchers, both in industry and academia. The great motivator of researchers in this area is the development of solutions that allow greater autonomy for robots. The complexity of the trajectory planning problem of these equipments has motivated the development of several algorithms. This comes from the need to integrate your navigation with your sensing, efficiency and route planning, as well as the need to save significant resources and the involvement of multiple agents. Most missions that must fulfill several points are quite complex, because in addition to the costs to complete them can also have weights that determine your priority of service. This complexity is increased by the possibility that several robots in different locations collaboratively participate in the mission. This paper presents a calculation model for multiple robots with energy constraints and base shifting using the combination of the team orientation problem and the multiple backpack problem. To verify the efficiency of the solution, two meta heuristic algorithms were developed, a genetic algorithm and a method that uses particle swarm optimization. The algorithms were tested on 20 self-generated instances with different robot numbers, battery capacities and deposits. For each instance 3 experiments were performed for normal execution, with reduction of robots and change of bases.Um dos maiores desafios encontrados em robôs móveis se dá no planejamento de sua trajetória e tem recebido atenção por parte dos pesquisadores, tanto na indústria como no meio acadêmico. O grande motivador dos pesquisadores nesta área se deve ao desenvolvimento de solução que permitam maior autonomia para os robôs. A complexidade do problema de planejamento de trajetórias destes equipamentos tem motivado o desenvolvimento de diversos algoritmos. Isso advém da necessidade de integrar sua a navegação junto ao seu sensoriamento, a eficiência e o planejamento de rotas, como também a necessidade de poupar recursos importantes e a participação de múltiplos agentes. Grande parte das missões que devem atender a vários pontos são bastante complexas, pois além dos custo para sua conclusão elas também podem possuir pesos que determinam sua prioridade de atendimento. Essa complexidade é incrementada com a possibilidade de diversos robôs em diferentes localidades participarem da missão de forma colaborativa. O presente trabalho apresenta um modelo de cálculo para múltiplos robôs com restrições energéticas e mudança de base utilizando a combinação do problema de orientação de equipes e o problema das múltiplas mochilas. Para averiguar a eficiência da solução foram desenvolvidos dois algoritmos meta heurísticos, um algorítimo genético e um método que utiliza otimização por enxame de partículas. Os algoritmos foram testados sobre 20 instâncias autogeradas com diferentes números de robôs, capacidades de bateria e depósitos. Para cada instância foi executado 3 experimentos propostos para execução normal, com redução de robôs e mudança de bases