Localização colaborativa em robótica de enxame.

Diversas das possíveis aplicações da robótica de enxame demandam que cada robô seja capaz de estimar a sua posição. A informação de localização dos robôs é necessária, por exemplo, para que cada elemento do enxame possa se posicionar dentro de uma formatura de robôs pré-definida. Da mesma forma, quando os robôs atuam como sensores móveis, a informação de posição é necessária para que seja possível identificar o local dos eventos medidos. Em virtude do tamanho, custo e energia dos dispositivos, bem como limitações impostas pelo ambiente de operação, a solução mais evidente, i.e. utilizar um Sistema de Posicionamento Global (GPS), torna-se muitas vezes inviável. O método proposto neste trabalho permite que as posições absolutas de um conjunto de nós desconhecidos sejam estimadas, com base nas coordenadas de um conjunto de nós de referência e nas medidas de distância tomadas entre os nós da rede. A solução é obtida por meio de uma estratégia de processamento distribuído, onde cada nó desconhecido estima sua própria posição e ajuda os seus vizinhos a calcular as suas respectivas coordenadas. A solução conta com um novo método denominado Multi-hop Collaborative Min-Max Localization (MCMM), ora proposto com o objetivo de melhorar a qualidade da posição inicial dos nós desconhecidos em caso de falhas durante o reconhecimento dos nós de referência. O refinamento das posições é feito com base nos algoritmos de busca por retrocesso (BSA) e de otimização por enxame de partículas (PSO), cujos desempenhos são comparados. Para compor a função objetivo, é introduzido um novo método para o cálculo do fator de confiança dos nós da rede, o Fator de Confiança pela Área Min-Max (MMA-CF), o qual é comparado com o Fator de Confiança por Saltos às Referências (HTA-CF), previamente existente. Com base no método de localização proposto, foram desenvolvidos quatro algoritmos, os quais são avaliados por meio de simulações realizadas no MATLABr e experimentos conduzidos em enxames de robôs do tipo Kilobot. O desempenho dos algoritmos é avaliado em problemas com diferentes topologias, quantidades de nós e proporção de nós de referência. O desempenho dos algoritmos é também comparado com o de outros algoritmos de localização, tendo apresentado resultados 40% a 51% melhores. Os resultados das simulações e dos experimentos demonstram a eficácia do método proposto.

Geomática aplicada às medidas preventivas e corretivas para combater danos ambientais: o caso dos incidentes rodoviários com produtos perigosos.

Este trabalho aborda a aplicação da Geomática no apoio às ações de rápida resposta às emergências ambientais passíveis de ocorrência, nas rodovias do País, por incidentes com produtos perigosos. A cadeia logística nacional de infraestrutura de transporte de carga está apoiada, principalmente, no modal rodoviário, que é responsável por cerca de 60% do volume total transportado. Seguindo essa tendência, a maioria dos produtos perigosos também é transportada através de estradas. Nessas operações, apesar de todas as medidas de segurança empregadas, tanto na embalagem quanto no manuseio, há sempre a possibilidade da ocorrência de incidentes com esse tipo de carga, no deslocamento entre o ponto de partida e o destino final. Diante dessas potenciais ameaças, ficam evidentes os riscos à integridade física e patrimonial das populações lindeiras, bem como ao meio ambiente, no tocante à qualidade das águas superficiais e subterrâneas, do solo e do ar. Este trabalho sugere, com base na integração dos recursos tecnológicos do Sensoriamento Remoto, do Sistema de Posicionamento Global-GPS e do Geoprocessamento, implantar um sistema de informações georreferenciadas que proporcione os elementos necessários às ações de rápida resposta a esses eventos. A estrutura proposta, denominada Bureau de Informações Territoriais, está moldada para proporcionar uma solução para os problemas relacionados com o posicionamento na superfície terrestre, e que engloba os conceitos da Geomática, através da aplicação das suas quatro etapas básicas: coleta de dados, análise de dados, distribuição da informação e uso da informação. Assim, atendendo ao princípio da mobilidade, o projeto visa, ainda, a disponibilizar na tela de um laptop as informações necessárias ao planejamento e à execução das ações, no menor tempo possível. Por outro lado, considerando que o Bureau também proporciona às organizações que participam das ações de combate aos incidentes rodoviários com produtos perigosos as informações necessárias, através de uma conexão à Internet, espera-se a maximização dos benefícios do planejamento das ações preventivas e corretivas de resposta aos sinistros, assim como a minimização dos efeitos desse tipo de evento sobre a população, as propriedades e o meio ambiente.

Aperfeiçoamento da previsão global em séries temporais caóticas

A previsão de valores futuros em séries temporais produzidas por sistemas caóticos pode ser aplicada em diversas áreas do conhecimento como Astronomia, Economia, Física, Medicina, Meteorologia e Oceanografia. O método empregado consiste na reconstrução do espaço de fase seguido de um termo de melhoria da previsão. As rotinas utilizadas para a previsão e análise nesta linha de pesquisa fazem parte do pacote TimeS, que apresenta resultados encorajadores nas suas aplicações. O aperfeiçoamento das rotinas computacionais do pacote com vistas à melhoria da acurácia obtida e à redução do tempo computacional é construído a partir da investigação criteriosa da minimização empregada na obtenção do mapa global. As bases matemáticas são estabelecidas e novas rotinas computacionais são criadas. São ampliadas as possibilidades de funções de ajuste que podem incluir termos transcendentais nos componentes dos vetores reconstruídos e também possuir termos lineares ou não lineares nos parâmetros de ajuste. O ganho de eficiência atingido permite a realização de previsões e análises que respondem a perguntas importantes relacionadas ao método de previsão e ampliam a possibilidade de aplicações a séries reais.

Proposição de um indicador global de funcionalidade operacional para sistemas de processamento primário em instalações marítimas de produção de petróleo: estudo de caso para o sistema de separação e tratamento de óleo

Este texto verificou o tema de monitoramento de processos de produção de petróleo em plataformas no mar de forma a propor indicadores globais para monitoramento da funcionalidade dos equipamentos que envolvem estes processos, permitindo a antecipação da tomada de decisão sobre suas eminentes quedas de disponibilidade. Para tal, buscando conhecer as áreas envolvidas na gestão de uma plataforma de petróleo no mar, foram identificados os principais sistemas relacionados ao processo de produção de petróleo e optou-se pelo Sistema de Separação e Tratamento de Óleo para desenvolvimento e validação dos indicadores propostos. O Indicador Global de Funcionalidade Operacional (IGFO) foi desenvolvido a partir dos dados disponíveis para monitoramento dos processos de produção de petróleo, focado nas visões das principais áreas envolvidas na gestão da plataforma. Este indicador foi elaborado com objetivo de simplificar a análise dos processos, permitindo assim aferir o desempenho das ações de monitoramento de processos em plataformas de petróleo, de modo a atuar de forma antecipativa, contribuindo com a identificação e a disseminação das melhores práticas de manutenção preditiva. Neste aspecto, os indicadores na forma de normalização utilizada permitem comparações em diversos níveis, tanto em relação as plataformas dentro de uma empresa, como plataformas de empresas diferentes. Os indicadores globais propostos obtiveram resultados que permitiram avaliar a queda de funcionalidade dos equipamentos do Sistema de Separação e Tratamento de Óleo durante o período avaliado, servindo de base para identificação das causas das falhas destes equipamentos. Assim sendo, pôde-se perceber que a utilização dos indicadores globais identificados pode responder com sucesso às necessidades propostas