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ORCID:  http://orcid.org/0000-0003-2540-1735
Document type: Tese
Access type: Acesso Embargado
Embargo Date: 2026-07-29
Title: Autonomous and Cooperative Pathfinding Technique for Swarms of Unmanned Aerial Vehicles in Dynamic Environments
Alternate title (s): Técnica de Busca de Caminhos Autônoma e Cooperativa para Enxames de Veículos Aéreos Não Tripulados em Ambientes Dinâmicos
Técnica Autónoma y Cooperativa de Búsqueda de Caminos para Enjambres de Vehículos Aéreos No Tripulados en Entornos Dinámicos
Tecnica Autonoma e Cooperativa di Ricerca del Percorso per Sciami di Veicoli Aerei Senza Pilota in Ambienti Dinamici
Technique Autonome et Coopérative de Recherche de Chemins pour Essaims de Véhicules Aériens Sans Pilote dans des Environnements Dynamiques
Author: Tinoco, Claudiney Ramos
First Advisor: Oliveira, Gina Maira Barbosa de
First coorientator: Martins, Luiz Gustavo Almeida
Second coorientator: Travençolo, Bruno Augusto Nassif
First member of the Committee: Amaral, Laurence Rodrigues do
Second member of the Committee: Julia, Rita Maria da Silva
Third member of the Committee: Romero, Roseli Aparecida Francelin
Fourth member of the Committee: Rocha, Luis Enrique Correa da
Summary: A coordenação de enxames de robôs é uma tarefa que demanda a integração de diversos componentes, tornando-se ainda mais complexa no caso de enxames de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs). Esse processo envolve uma série de desafios, como gerenciar os controladores de voo de cada VANT, estabelecer mecanismos eficazes de comunicação intra-enxame, garantir a coordenação e cooperação adequadas, além de lidar com subtarefas como a busca de caminhos. Neste contexto, este trabalho propõe uma técnica de busca de caminhos especificamente adaptada para a robótica de enxames. Como a construção dos caminhos é realizada de forma incremental e local, i.e., os robôs cooperam entre si e o caminho é encontrado através da emersão do comportamento global do enxame, a técnica proposta se torna totalmente adaptável não apenas a ambientes estáticos, mas também a ambientes dinâmicos. Essa adaptabilidade é essencial em cenários de dinâmicos, onde as condições podem mudar rapidamente, exigindo uma resposta ágil e coordenada por parte do enxame de VANTs. A técnica desenvolvida é validada por meio de um modelo de coordenação para enxames de VANTs, também proposto neste trabalho, com o objetivo de auxiliar na evacuação de indivíduos de áreas afetadas por incêndios florestais. Em situações de risco, como essa, a rapidez e eficiência na identificação de rotas de fuga seguras podem ser decisivas para salvar vidas. Nesse sentido, os VANTs, ao trabalharem de forma colaborativa, não apenas identificam, mas também convergem para os caminhos de fuga viáveis, os sinalizando de maneira eficaz para indivíduos em perigo. Os resultados obtidos com a técnica e o modelo de coordenação propostos são promissores. Experimentos realizados em diferentes tipos de ambientes, bem como com enxames de diversos tamanhos, demonstraram a emergência de um comportamento global robusto, capaz de executar tanto a busca quanto o delineamento de caminhos seguros, facilitando assim a evacuação de indivíduos de áreas de risco. Esse avanço representa uma contribuição significativa para a robótica de enxame aplicada à segurança de indivíduos, abrindo caminho para futuras inovações nesse contexto.
Abstract: The coordination of swarms of robots is a task that demands the integration of various components, becoming even more complex in the case of swarms of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). This process involves a range of challenges, such as managing the flight controllers of each UAV, establishing effective intra-swarm communication mechanisms, ensuring adequate coordination and cooperation, and handling subtasks like pathfinding. In this context, this work proposes a pathfinding technique specifically adapted for swarm robotics. Since path construction is carried out incrementally and locally, i.e., the robots cooperate with each other and the path is found through the emergence of the swarm's global behaviour, the proposed technique becomes fully adaptable not only to static environments but also to dynamic ones. This adaptability is essential in dynamic scenarios, where conditions can change rapidly, requiring a swift and coordinated response from the swarm. The developed technique is validated through a coordination model for swarms of UAVs, also proposed in this work, with the aim of assisting in the evacuation of individuals from wildfire-affected areas. In high-risk situations like this, speed and efficiency in identifying safe escape routes can be crucial for saving lives. In this regard, the UAVs, by working collaboratively, not only identify but also converge on viable escape paths, effectively signalling them to individuals in danger. The outcomes obtained with the proposed technique and coordination model are promising. Experiments conducted in different types of environments, as well as with swarms of various sizes, demonstrated the emergence of a robust global behaviour capable of executing both the search and delineation of safe paths, thereby facilitating the evacuation of individuals from hazardous areas. This advance represents a significant contribution to swarm robotics applied to the safety of individuals, paving the way for future innovations in this context.
Keywords: Swarm Robotics
Robótica de Enxames
Swarm Coordination
Coordenação de Enxames
Swarm Intelligence
Inteligência de Enxames
Emergent Behaviour
Comportamento Emergente
Pathfinding
Busca de Caminhos
Search-and-Rescue
Busca e Resgate
Dynamic Environments
Ambientes Dinâmicos
Drones
Unmanned Aerial Vehicles
Veículos Aéreos Não Tripulados
Wildfires
Incêndios Florestais
Area (s) of CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Subject: Computação
Language: eng
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Program: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
Quote: TINOCO, Claudiney Ramos. Autonomous and Cooperative Pathfinding Technique for Swarms of Unmanned Aerial Vehicles in Dynamic Environments. 2024. 132 f. Tese (Doutorado em Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.te.2024.575.
Document identifier: http://doi.org/10.14393/ufu.te.2024.575
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/42218
Date of defense: 29-Jul-2024
Sustainable Development Goals SDGs: ODS::ODS 11. Cidades e comunidades sustentáveis - Tornar as cidades e os assentamentos humanos inclusivos, seguros, resilientes e sustentáveis.
ODS::ODS 13. Ação contra a mudança global do clima - Tomar medidas urgentes para combater a mudança climática e seus impactos.
ODS::ODS 15. Vida terrestre - Proteger, recuperar e promover o uso sustentável dos ecossistemas terrestres, gerir de forma sustentável as florestas, combater a desertificação, deter e reverter a degradação da Terra e deter a perda da biodiversidade.
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