Defesa de Mestrado – Caio Henrique Oliveira Cunha – 29/6/2022

14/06/2022 10:02
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno Caio Henrique Oliveira Cunha
­­Orientador

Coorientador

 Prof. Eduardo Camponogara, Dr. – DAS/UFSC

Prof. Laio Oriel Seman, Dr. – PPGEAS
Data 29/6/2022 (quarta-feira) – 14h

Videoconferência (https://meet.google.com/vcy-rauz-wmh)
Banca Prof. Eduardo Camponogara, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Argimiro Resende Secchi, Dr. – COPPE/UFRJ;

Prof. Bruno Araújo Cautiero Horta, Dr. – UNIVALI;

Prof. Eric Aislan Antonelo, Dr. – DAS/UFSC.
Título Redes ReLU como Modelos Inteiros-Mistos aplicadas à Sintonia de Simuladores de Poços de Petróleo
Resumo: Na área de pesquisa operacional, algoritmos de inteligência artificial (IA), especialmente algoritmos pertencentes à classe de aprendizado de máquina, têm sido empregados em sistemas de suporte à decisão. O acesso a grandes conjuntos de dados, o aumento da capacidade de processamento computacional e os avanços científicos têm possibilitado a integração de algoritmos de aprendizado de máquina em sistemas de suporte à decisão, orientados a dados, e com isso gera-se ganhos significativos nas operações diárias de sistemas industriais. Nas operações diárias da produção de petróleo, algumas ferramentas computacionais são úteis para os engenheiros (responsáveis) que tomam as decisões sobre as melhores condições de operação, as quais dependem de modelos estáticos representativos de poços, reservatórios e processos. Esses modelos possuem parâmetros-chave utilizados para ajustá-los. Na prática, manter os modelos de poços atualizados é uma tarefa desafiadora, pois os parâmetros-chave só são revisados quando um poço é submetido a um teste de separação, que ocorre apenas em certos períodos de tempo. Portanto, os modelos vigentes de poços podem não refletir a condição real durante um período de tempo, uma vez que os parâmetros-chave podem estar desatualizados, e com isso gerar perdas de produção consideráveis. Além disso, como não é possível medir a vazão de petróleo de cada poço separadamente, pois os medidores ficam posicionados após a mistura da produção dos vários poços, a metodologia proposta auxilia na predição da vazão de petróleo de cada poço, separadamente. Neste cenário, uma metodologia é desenvolvida com o objetivo de encontrar parâmetros-chave atualizados de modelos estáticos representativos de poços, encontrados em plataformas reais de petróleo. Com os parâmetros-chave ajustados, foi observado que a produção de petróleo aumentou significativamente em relação à produção com os parâmetros-chave históricos.
Defesas

Defesa de Ex. Qualificação – Myagyh Augusto Pires Miranda – 13/4/2022

24/03/2022 13:30
Defesa de Exame de Qualificação
Aluno Myagyh Augusto Pires Miranda
Orientador Prof. Nestor Roqueiro, Dr. – DAS/UFSC
Data

Local

 13/4/2022  10h  (quarta-feira)

Videoconferência (link.teams.microsoft.com)
  Prof. Ubirajara Franco Moreno, Dr. – DAS/UFSC (presidente)

Prof. Antoni Guillamon, Dr. – EPSEB/Universitat Politècnica de Catalunya;

Prof. Mauricio Uriona Maldonado, Dr. – EPS/UFSC.
Título Estudo do Comportamento Irregular nas Dinâmicas Neuronais e seus Impactos no Sistema Neural com o uso de uma Wavenet
Resumo: Dentre os organismos que vivem em um ambiente dinâmico, para que pudessem interagir com ele de forma inteligente, alguns desenvolveram um órgão especial: o cérebro. Esse órgão complexo pode lidar com uma quantidade de fluxos de informações de entrada de maneira altamente eficiente. Olhando mais de perto para o cérebro, vemos que consiste em um grande número de células nervosas, mais especificamente chamadas de neurônios. O uso dos modelos de neurônios também está voltado para o desenvolvimento de redes neurais artificiais, um subcampo da Inteligência Artificial (IA), que tenta utilizar desses modelos de neurônios biológicos para estudar seus comportamentos e, posteriormente, gerar a formação de redes neurais artificiais para que tenham o mesmo comportamento e qualidade do processamento de um cérebro. As interações entre os estímulos ambientais e as respostas de um organismo diferenciam e moldam os circuitos neurais, que caracterizam a individualidade neural do organismo. Com a utilização de uma rede neural baseada em wavelets, é possível aplicar técnicas de identificação de sistemas voltadas para uma análise microscópica de modelos de neurônios, avaliar seus comportamentos e adiante expandir sua aplicação para uma análise mesoscópica do impacto desses comportamentos em uma população de neurônios. Com base neste contexto O objetivo deste trabalho tem por base desenvolver uma abordagem através de uma rede neural wavelets, para com isso desenvolver uma predição de comportamentos irregulares de neurônios e inferir sobre como esses comportamentos afetará populações de neurônios, através da análise do processo de concatenação de efeitos individuais dos neurônios para estimar comportamento global.
Defesas

Defesa de Mestrado – Caroline Bandeira de Machado – 31/3/2022

24/03/2022 11:20
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluna Caroline Bandeira de Machado
­­Orientador

Coorientador

 Prof. Daniel Juan Pagano, Dr. – DAS/UFSC

Prof. Francisco R. Moreira da Mota, Dr. – IFSC
Data 31/3/2022 (quinta-feira) – 9h

Videoconferência (https://meet.google.com/gud-avgm-osp)
Banca Prof. Daniel Juan Pagano, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Fernando Rangel de Sousa, Dr. – EEL/UFSC;

Prof. Leandro Buss Becker, Dr. – DAS/UFSC;

Prof. Jefferson Luiz Brum Marques, Dr. – EEL/UFSC.
Título Desenvolvimento e Implementação de Software para Reconstrução de Imagem Aplicado Tomografia por Impedância Elétrica
Resumo: Esta dissertação aborda a implementação de um software para reconstrução de imagem e controle de chaveamento de um sistema de Tomografia por Impedância Elétrica (TIE) aplicado a um controlador CompactRIO da National Instruments e desenvolvido em LabVIEW. Esta técnica de tomografia envolve a aplicação de uma corrente elétrica através de eletrodos dispostos na periferia de um recipiente e a leitura das diferenças de potenciais elétricos medidos entre os eletrodos. A partir da resposta à excitação, estima-se a distribuição de condutividades no interior do sensor. A reconstrução de imagens deste tipo de tomografia envolve um problema de resolução inversa não-linear, mal-posto e mal-condicionado, tornando o resultado obtido bastante dependente do algoritmo utilizado. No trabalho foi implementado um software que possibilita a escolha do sensor que o usuário deseja utilizar, podendo ser de 12, 16 ou 32 eletrodos. Os algoritmos disponíveis para reconstrução de imagem são (I) Retroprojeção Linear e (II) Landweber. Os padrões de excitação disponíveis são (I) adjacente e (II) oposto. Resultados de simulação e experimentais obtidos em uma bancada de laboratório permitem avaliar o desempenho do sistema.
Defesas

Defesa de Doutorado – Ray Willy Neiheiser – 29/3/2022

22/03/2022 14:04
Defesa de Tese de Doutorado
Aluno Ray Willy Neiheiser
Orientador

Coorientador

 Prof. Carlos Barros Montez, Dr. – DAS/UFSC

Prof. Luís Rodrigues, Dr. – IST/Ulisboa
Data

 

 29/3/2022  13h  (terça-feira)

Videoconferência (https://videoconf-colibri.zoom.us/j/81303473692?pwd=L1dYK3ZmUWNaRUROaWNPSGZvUHdwUT09)

Senha para acesso na sala: 576278
­­­­

 

Banca

 Prof. Carlos Barros Montez, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Fabíola Greve, Dr. – PGCOMP/UFBA;

Prof. Rodrigo Rodrigues, Dr. – DEI/ULisboa;

Prof. Ittai Abraham, Dr. – CS/Huji;

Prof. Miguel Correia, Dr. – DEI/ULisboa;

Prof. Jean E. Martina, Dr. – PPGCC/UFSC.
Título Scalable and Resilient Byzantine Fault Tolerant Consensus
Abstract: The increasing popularity of blockchains in addressing an expanding set of use cases, from enterprise to governmental applications, led to a growing interest in permissioned blockchains. In contrast to their permissionless counterparts, permissioned blockchains can ensure deterministic transaction finality which is a key requirement in many settings and can offer high throughput in small-sized systems. Some emerging use cases for permissioned blockchains require the system to scale to hundreds of participants. However, most permissioned blockchains are based on variants of classical byzantine fault-tolerant (BFT) consensus protocols that scale poorly with the number of participants. Such scalability limitations stem from bottlenecks both at the network and processing levels that result from the large number of messages that need to be sent, received and processed to reach consensus. Most attempts to solve this problem on a large scale end up reducing the overall resilience of the system and endanger both safety and liveness in the presence of byzantine failures. An approach that distributes the load equally among a set of processes are tree-based algorithms. However, due to the additional communication steps, tree-based approaches still display insufficient throughput on a geographic scale. Tree structures are also inherently more sensitive to byzantine faults, and constructing robust trees in the presence of failures is not a trivial matter. This thesis proposes new techniques that address these problems. We leverage extensive pipelining to achieve high throughput on a geographic scale independently of the depth of the tree and present a reconfiguration algorithm that is able to construct a robust tree in optimal steps in the presence of failures. Experimental results show that \thesystem, a prototype that incorporates the proposed techniques, can efficiently execute consensus in settings with more than 500 participants and can achieve up to over 58 times the throughput of competing approaches.
Defesas

Defesa de Mestrado – Iago de Oliveira Silvestre – 29/3/2022

22/03/2022 14:00
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno Iago de Oliveira Silvestre
­­Orientador Prof. Leandro Buss Becker, Dr. – DAS/UFSC
Data 29/3/2022 (quinta-feira) – 8h30

Videoconferência (https://conferenciaweb.rnp.br/spaces/defesa-iago-silvestre)
Banca Prof. Leandro Buss Becker, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Antonio Carlos Beck Filho, Dr. – INF/UFRGS;

Prof. Giovani Gracioli, Dr. – PPGCC/UFSC;

Prof. Carlos Barros Montez, Dr. – DAS/UFSC.
Título Using Gem5 Simulator to Support Design Space Exploration Targeting Arm Architecture
Abstract: Making the performance analysis of embedded systems is very important when dealing with Cyber-Physical Systems that require stability guarantees. They typically operate having to respect temporal constraints imposed during the design of the related control system. Until recently, performance analysis was done exclusively by executing the code on the target platform and making measures. Usually code execution/measuring can also be done on simulation software, which offers greater degree of flexibility for designers to configure the platform accordingly for the desired tests. However, the usually of such simulators is a common concern. Besides, there are doubts whether the results from such simulation software are reliable enough to guide Design alternatives during a project development. The main focus of this Master Thesis is to analyse the precision of the gem5 simulation tool for simulating control algorithms. It is envisioned that obtained simulation results can help designers selecting the embedded computing architecture. It is used as case study the control algorithms developed within the ProVANT project, which serve for controlling an Unmanned Aerial Vehicle (UAV). Such analysis is important given the following reasons: (i) allows to better understand the timing behavior of the algorithms; (ii) allows evaluating architectural issues related with the embedded platform, and (iii) allows determining how accurate is the simulation software. The development board Raspberry Pi 3 Model B+ (with Cortex-A53 processor) is used as reference platform and serves as basis for creating different simulated versions for the analysis. Obtained results showed that gem5 has enough timing precision when compared with results from the real hardware, at least with respect to execution time calculation, proving to be a useful tool to explore potential hardware and software alternatives when dealing with a project using the ARM architecture. Tests comparing real hardware with the gem5 simulation did show however some mismatches on data related to lowest-level cache accesses, which in the Raspberry Pi 3 B+ is level 2. An additional contribution of this work is the creation of a cloud computing environment at Google Colab, making significantly easier the use of gem5 simulator, even allowing its usage by non-experts.
Defesas

Defesa de Mestrado – Guilherme Bueno Silveira – 10/3/2022

09/03/2022 22:29
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno Guilherme Bueno Silveira
­­Orientador

Coorientador

 Prof. Daniel Juan Pagano, Dr. – DAS/UFSC

Prof. Francisco R. Moreira da Mota, Dr. – IFSC
Data 10/3/2022 (quinta-feira) – 9h

Videoconferência (http://meet.google.com/kwz-stxi-fua)
Banca Prof. Daniel Juan Pagano, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Fernando Rangel de Sousa, Dr. – EEL/UFSC;

Prof. Jefferson Luiz Brum Marques, Dr. – EEL/UFSC;

Prof. Rodolfo Cesar Costa Flesch, Dr. – DAS/UFSC.
Título Desenvolvimento de Hardware para Tomografia por Capacitância Elétrica aplicada à Medição de Escoamento Multifásico
Resumo: Esta dissertação aborda o desenvolvimento de um hardware para Tomografia por Capacitância Elétrica (ECT) que atenda as necessidades de medição de vazão multifásica numa aplicação industrial. A ECT é uma tecnologia utilizada para visualização da distribuição espacial de permissividade, através da medição do sinal elétrico vindo de eletrodos que circundam a região de interesse. Utiliza-se o hardware para fornecer um sinal de excitação para a região de interesse e recepcionar o sinal de tensão proporcional à capacitância do meio, encaminhando este sinal para um algoritmo de reconstrução de imagem capaz de estimar a distribuição de diferentes fases presentes na região sob análise. Neste trabalho são analisadas as características necessárias para implementação de um hardware para ECT, sendo criado um dispositivo capaz de atender às necessidades que a técnica exige para realizar uma reconstrução de imagem adequada. O desempenho do circuito desenvolvido é testado em conjunto com um sensor projetado para análise de ECT, com os resultados de reconstrução de imagem gerados indicando a capacidade do sistema em distinguir diferentes elementos numa mistura multifásica.
Defesas

Defesa de Ex. Qualificação – Miguel Lino Ferreira Neto – 9/3/2022

24/02/2022 11:03
Defesa de Exame de Qualificação
Aluno Miguel Lino Ferreira Neto
Orientador

Coorientador

 Prof. Carlos Barros Montez, Dr. – DAS/UFSC

Prof. Erico Meneses Leão, Dr. – UFPI
Data

Local

 9/3/2022  16h  (quarta-feira)

Videoconferência (https://conferenciaweb.rnp.br/events/defesa-de-exame-de-qualificacao-de-doutorado-de-miguel-lino-ferreira-neto)
Prof. Marcelo Ricardo Stemmer, Dr. – DAS/UFSC (presidente)

Prof. Ricardo de Andrade Lira Rabêlo, Dr. – DC/UFPI;

Prof. Antônio Alfredo Ferreira Loureiro, Dr. – DCC/UFMG.
Título Construção de Topologias Cluster-tree para RSSFs IEEE 802.15.4 baseadas nos Dados de Sensores
Resumo: Nos últimos anos, existe uma demanda crescente por aplicações de monitoramento envolvendo grandes áreas. Um dos motivos dessa forte demanda é a popularização de aplicações de IoT (Internet of Things) em cenários de cidades inteligentes (smart cities), Indústria 4.0, agricultura de precisão, dentre outros. Esses cenários envolvem aplicações que precisam executar em ambientes diversos, tanto em áreas urbanas, quanto em áreas rurais. Em comum a essas aplicações, existe a necessidade de se estabelecer uma comunicação eficiente visando integrar os dispositivos IoT. Nesse contexto, as Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) vêm sendo propostas como uma forma de se estabelecer a comunicação de última milha para esses dispositivos. Considerando cenários de monitoramento de grandes áreas, as RSSFs necessariamente envolvem grande quantidade de nodos capazes de ler grandezas do ambiente e detectar eventos de forma autônoma, em ambientes diversos, e muitas vezes hostis. Os valores e informações lidas pelos nodos geralmente são encaminhadas através de comunicação salto a salto até uma estação base. A coordenação da comunicação desses nodos da RSSF em cenários de larga-escala já é complexa por natureza, principalmente considerando questões relacionadas à comunicação sem fio, e restrições do consumo energético por parte dos nodos sensores. Contudo, torna-se ainda pior quando consideramos que determinados eventos podem ocorrer dinamicamente em regiões específicas da área monitorada, fazendo com que essas regiões precisem ser monitoradas de forma mais intensa. Um exemplo desse tipo de cenário ocorre em aplicações de monitoramento de desastres. Nesse caso, a coordenação da RSSF precisa, de alguma forma, priorizar a comunicação dessas regiões, aumentando a periodicidade dos nodos sensores nelas, além de alterar os parâmetros de comunicação da rede, de forma a reduzir os atrasos de comunicação desses nodos até a estação base. Uma das formas para lidar com essas questões é através de uma formação adequada da topologia da rede. Importante ressaltar que a topologia pode ter mudar dinamicamente, caso eventos sejam detectados durante o monitoramento. Nesse contexto, este trabalho define uma arquitetura de formação de RSSF, com o objetivo de atender as principais restrições destas redes. A formação topológica é um processo crucial que consiste da adequada seleção dos nodos e da formação apropriada de rotas/caminhos entre estes e a estação base. Um mecanismo adequado deve prover a eficiente cobertura e conectividade da região monitorada, além de priorizar distintos tráfegos de dados independente do cenário. Assim, a arquitetura proposta compreende um modelo baseado nos dados monitorados pelos nodos sensores, e um processo que implementa a Aprendizagem de Máquina tanto no processo de criação dos grupos de prioridade, quanto para tomar decisões sobre a estrutura formada.
Defesas

Defesa de Doutorado – Bernardo Barancelli Schwedersky – 8/3/2022

24/02/2022 11:00
Defesa de Tese de Doutorado
Aluno Bernardo Barancelli Schwedersky
Orientador Prof. Rodolfo Cesar Costa Flesch, Dr. – DAS/UFSC
Data

 

 8/3/2022  13h30  (terça-feira)

Videoconferência (https://meet.google.com/coi-dqqg-iie)
 

 

Banca

 Prof. Rodolfo Cesar Costa Flesch, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Tito Luís Maia Santos, Dr. – DEE/UFBA;

Prof. Jomi Fred Hübner, Dr. – DAS/UFSC;

Prof. Ademar Gonçalves da Costa Junior, Dr. – DI/IFPB.
Título Contribuições para o Controle Preditivo Não Linear Prático com Modelos Identificados por Redes de Estado de Eco
Resumo: Abordagens de controle preditivo não linear (NMPC) são uma alternativa de controle avançado cada vez mais aplicada na indústria, com abordagens NMPC práticas (PNMPC) sendo uma alternativa para a redução do seu custo computacional. Um modelo que apresenta potencial para aplicação como modelo de predição em algoritmos PNMPC é a rede de estado de eco (ESN), capaz de identificar processos não lineares com algoritmos computacionalmente eficientes. Considerando este contexto, nesta tese é apresentado um estudo acerca da aplicação de modelos baseados na ESN para identificação e utilização como modelo de predição em abordagens PNMPC. É proposta uma arquitetura de modelo baseada em uma rede ESN com parcela integradora (ESNI) e uma abordagem de identificação relevante para MPC (MRI), com formulações para obtenção dos parâmetros do modelo ESNI por meio de dados obtidos do processo e estimação on-line. Foram propostas abordagens PNMPC com modelos de predição baseados no modelo ESNI. Tais algoritmos utilizam o modelo ESNI completo para obtenção da resposta livre do processo e obtêm a resposta forçada a partir dos coeficientes da resposta ao degrau do modelo ESNI, que são definidos a cada instante de amostragem por meio de uma simulação numérica. São propostas abordagens que utilizam modelos ESNI identificados a partir de dados do processo (PNMPC-ESNI) e abordagens adaptativas (APNMPC-ESNI), nas quais o modelo ESNI é identificado on-line. Adicionalmente, é proposta uma abordagem que busca aprimorar o desempenho do controlador PNMPC-ESNI utilizando um procedimento iterativo (PNMPCI-ESNI), com o qual a importância da porção linearizada no modelo de predição é reduzida. Para avaliar as abordagens de identificação e controle propostas, foram realizados estudos de caso com processos não lineares simulados e reais. Os resultados da abordagem de identificação MRI-ESNI indicam que a utilização da abordagem MRI resultou em modelos com desempenho melhor, para a tarefa de predição de múltiplos instantes à frente, quando comparado com modelos ESNI, treinados sem a abordagem MRI. Os resultados da abordagem de controle PNMPC-ESNI evidenciaram que o controlador proposto apresenta desempenho 16% superior aos controladores com modelos identificados. Por sua vez, a avaliação da abordagem adaptativa APNMPC-ESNI mostrou que o controlador APNMPC-ESNI é capaz de se adaptar a variações paramétricas do processo, alcançando desempenho em malha fechada superior a um NMPC, quando considerado um cenário de testes em que o processo é sujeito a variação paramétrica. Os resultados do controlador PNMPCI-ESNI indicaram que a abordagem iterativa é capaz aprimorar o desempenho do controlador, com melhorias de até 18% para a métrica e o cenário testados. O custo computacional dos controladores propostos foi avaliado, com os tempos de cômputo associados ao tamanho do reservatório do modelo ESNI e também ao número de iterações do procedimento iterativo, no caso do PNMPCI-ESNI. Os tempos máximos foram compatíveis com os processos avaliados, sendo mais de uma ordem de grandeza menores que os verificados para os controladores NMPC usados como comparação.
Defesas

Defesa de Ex. Qualificação – Jaqueline Vargas – 3/3/2022

01/02/2022 16:21
Defesa de Exame de Qualificação
Aluna Jaqueline Vargas
Orientador

Coorientador

 Prof. Eugênio de Bona Castelan Neto, Dr. – PPGEAS/UFSC

Prof. José Mário Araújo, Dr. – IFBA
Data

Local

 3/3/2022  14h  (quinta-feira)

Videoconferência (meet.google.com/wfo-jabr-rqu)
  Prof. Daniel Ferreira Coutinho, Dr. – DAS/UFSC (presidente)

Prof. Tito Luis Maia Santos, Dr. – PPGEE/UFBA;

Prof. Henrique Simas, Dr. – POSMEC/UFSC.
Título Abordagem por Invariância Positiva para o Controle sob Restrições de Sistemas de Segunda Ordem
Resumo: Sistemas de segunda ordem constituem uma classe de modelos matemático usada para representar uma variedade de processos físicos a controlar, como sistemas de amortecimento de veículos, vazão de bombas hidráulicas, robôs manipuladores, entre outros. De uma forma geral, um sistema linear de segunda ordem pode ser visto como um modelo massa-mola-amortecedor, cujo vetor de estado de dimensão 2n, é composto por dois sub-vetores contendo, respectivamente, as n posições e n velocidades associadas ao sistema. Em particular, a estrutura de sistemas de segunda ordem tem sido explorada para o desenvolvimento de algoritmos especializados/adaptados para a análise e projeto de sistemas de controle de processos representados sob esta forma, e tornou-se uma área de estudo importante. Por outro lado, devido aos limites práticos em amplitude inerentes aos estados de sistemas físicos (ou em suas representações matemáticas), e as restrições existentes sobre as variáveis de entrada, o controle sob restrições tornou-se uma linha de pesquisa importante com resultados consolidados ao longo das últimas duas décadas. Dentro do contexto brevemente descrito anteriormente, o objetivo principal deste trabalho de qualificação é o desenvolvimento de uma estrutura de conceitos e ferramentas adaptada para a análise e projeto de controladores para sistemas lineares de segunda ordem, utilizando a propriedade de invariância positiva de domínios poliedrais. A invariância positiva possui como característica, manter toda a trajetória dos estados de um sistema, a partir do tempo zero, dentro de um único conjunto. Tal característica, pode ser incorporada na análise ou projeto da lei de controle de sistemas de segunda ordem visando garantir estabilidade interna local e respeito das restrições. Assim, a busca de um conjunto positivamente invariante se torna um requisito de controle a ser considerado juntamente com as outras restrições da planta. O trabalho se inicia com o estudo de um sistema generalizado no o espaço de estado e tempo contínuo, sendo posteriormente desenvolvido para o sistema específico de segunda ordem considerando. O controle desse sistema específico pode ser resolvido pelo posicionamento de autoestrutura, garantindo que os autovalores estejam em regiões de estabilidade. Além disso, esta proposta visa utilizar um algoritmo de otimização para determinar um conjunto das trajetórias de estado que garante a estabilidade e respeite os limites de atuadores e sensores. Para a implementação dos algoritmos é considerada a programação linear e bilinear, que está sendo desenvolvida em linguagem de programação Julia, juntamente com a plataforma de otimização Jump e alguns solvers disponíveis. Todas as ferramentas são gratuitas ou possuem versão gratuita para estudantes. Sendo assim, ao final será possível realizar simulações em problemas reais, e verificar o que pode ser desenvolvido a partir dos resultados analisados, propondo aprimoramentos.
Defesas

Defesa de Mestrado – Marcelo Elias Simon – 11/2/2022

17/01/2022 14:44
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno Marcelo Elias Simon
­­Orientador

Coorientador

Coorientador

 Prof. Max Hering de Queiroz, Dr. – DAS/UFSC

Prof. Felipe Gomes de Oliveira Cabral, Dr. – DAS/UFSC

Prof. Fábio Baldissera, Dr.
Data 11/2/2022 (sexta-feira) – 14h30

Videoconferência (https://meet.google.com/yod-ybfa-crn)
Banca Prof. Max Hering de Queiroz, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Sandro Battistella, Dr. – CECE/UINIOESTE;

Prof. Ubirajara Franco Moreno, Dr. – DAS/UFSC;

Prof. Rodrigo Castelan Carlson, Dr. – DAS/UFSC.
Título Multi-Robots Coordination System for Urgan Search and Rescue Post-Disaster Assistance based on Supervisory Control Theory
Abstract: The application of robots in Urban Search and Rescue (USAR) is a domain receiving increasing attention from the scientific community. Although it does not yet grant the robustness, reliability, and safety required for field implementation. In this work, we propose a Multi-robots Coordination System (MCS) that implements the interaction between reactive and deliberative layers with the objective of increasing the safety and reliability assigned to USAR robots. Formal models were used to model robot plants and constraints, allowing us to synthesize supervisors using the Supervisory Control Theory (SCT). By implementing these supervisors on the control system of each robot, we formulate the reactive layer in such a way that the robot will attain the designed specifications. The deliberative layer, represented by the Task Dispatcher (TD) component, is in charge of defining the best allocation of tasks to the robots based on their current status and the required sequences of tasks (missions) assigned by a human. The full integration of the MCS components was implemented in the Robotic Operating System (ROS) with the purpose of validating the proposed architecture in a simulated environment. A scenario composed of two ground robots and two aerial robots applied to a post-disaster scene was designed and sequences of tasks were assigned according to international USAR agency common procedures. As a result of the proposed architecture, we have accomplished a reliable and safe USAR robots system that has the behaviors controlled by means of mathematically proved formalisms. Besides, the reactive layer showed the potential of being scalable since it did not require a lot of effort from the robot. Therefore, the proposed system may increase the USAR community’s acceptance on the use of robots, enabling the actual implementation of already developed technologies.
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