Banca de DEFESA: WESLLEY ALVES FARIAS
11/07/2018 15:45
Uma das grandes limitações da Robótica Evolutiva diz respeito à transferência de controladores evoluídos por simulação e transferidos ao ambiente real. Tal limitação deve-se sobretudo a simplificações de modelo e dificuldades na representação de características dinâmicas, tanto do robô quanto do ambiente, e isso resulta na queda de desempenho do controlador evoluído após a transferência, fenômeno denominado de reality gap. Muitas soluções vêm sendo propostas desde a década de 1990, em virtude deste problema ser uma limitação para aplicações práticas e complexas da robótica evolutiva. Até o momento, a maioria dos trabalhos de pesquisa desenvolvidos utilizam estratégias de controle baseadas em redes neurais artificiais por permitirem que algoritmos possam ser evoluídos com menor influência do projetista. Por outro lado, a lógica fuzzy também pode ser usada para o desenvolvimento de controladores no âmbito da robótica evolutiva. Portanto, nesta dissertação é investigado se sistemas de controle fuzzy são mais robustos que sistemas de controle neurais, ambos otimizados por um algoritmo genético em simulação e posteriormente transferidos para um robô real em ambiente físico na tarefa de navegação autônoma evitando obstáculos. Como resultado, obteve-se que nas condições analisadas, os controladores fuzzy apresentam uma melhor transferência, com destaque para a suavidade da trajetória executada, e um desempenho equivalente, quando comparados com controladores neurais.
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