Defesa P\u00fablica da Disserta\u00e7\u00e3o de Mestrado do Engenheiro Eletricista Rodrigo Binotto Gomes<\/p>\n\n\n\n
Data: 24\/06\/2020 – quarta-feira Banca examinadora: T\u00edtulo da Disserta\u00e7\u00e3o: ESTIMADORES DE ESTADO DISTRIBU\u00cdDOS COM APLICA\u00c7\u00d5ES AO CONTROLE FLOCKING<\/p>\n\n\n\n Resumo: Palavras-chave: Redes multiagente de sensores, estima\u00e7\u00e3o de estado multiagente, Filtro de Kalman Difuso, controle flocking.”<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Defesa P\u00fablica da Disserta\u00e7\u00e3o de Mestrado do Engenheiro Eletricista Rodrigo Binotto Gomes Data: 24\/06\/2020 – quarta-feiraHor\u00e1rio: 15h30minA defesa ser\u00e1 realizada atrav\u00e9s da plataforma MConf e ser\u00e1 transmitida pelo link: https:\/\/mconf.ufrgs.br\/webconf\/00219681 Banca examinadora:Prof. Dr. Vitor Heloiz Nascimento – Departamento de Engenharia de Sistemas Eletr\u00f4nicos – Escola Polit\u00e9cnica da USPProfa. Dra. Luc\u00edola Campestrini – PPGEE – UFRGSProf. Dr.… Continue a ler »Defesa de Disserta\u00e7\u00e3o de Mestrado – Rodrigo Binotto Gomes<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"neve_meta_sidebar":"","neve_meta_container":"","neve_meta_enable_content_width":"","neve_meta_content_width":0,"neve_meta_title_alignment":"","neve_meta_author_avatar":"","neve_post_elements_order":"","neve_meta_disable_header":"","neve_meta_disable_footer":"","neve_meta_disable_title":"","footnotes":""},"categories":[4],"tags":[],"class_list":["post-412","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-eventos"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/412","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=412"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/412\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=412"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=412"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ufrgs.br\/ppgee\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=412"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
Hor\u00e1rio: 15h30min
A defesa ser\u00e1 realizada atrav\u00e9s da plataforma MConf e ser\u00e1 transmitida pelo link: https:\/\/mconf.ufrgs.br\/webconf\/00219681<\/a><\/p>\n\n\n\n
Prof. Dr. Vitor Heloiz Nascimento – Departamento de Engenharia de Sistemas Eletr\u00f4nicos – Escola Polit\u00e9cnica da USP
Profa. Dra. Luc\u00edola Campestrini – PPGEE – UFRGS
Prof. Dr. Diego Ekchard – PPGEE – UFRGS
Orientador: Prof. Dr. Alexandre Sanfelici Bazanella – PPGEE – UFRGS<\/p>\n\n\n\n
“Neste trabalho \u00e9 apresentado um estudo sobre estrat\u00e9gias distribu\u00eddas de estima\u00e7\u00e3o de estado aplicadas em problemas envolvendo redes multiagente de sensores (ou n\u00f3s). Nesse tipo de problema a rede de n\u00f3s \u00e9 utilizada para cooperativamente estimar o estado de um sistema din\u00e2mico. Diferentemente da abordagem cl\u00e1ssica onde as medidas de todos os n\u00f3s s\u00e3o agregadas em um \u00fanico ponto para solu\u00e7\u00e3o do problema de estima\u00e7\u00e3o, em uma estrat\u00e9gia distribu\u00edda os n\u00f3s compartilham dados com os demais n\u00f3s no seu entorno e ap\u00f3s esse compartilhamento de informa\u00e7\u00e3o uma estimativa para o estado do sistema \u00e9 determinada localmente em cada um deles. Sem a necessidade de todos os n\u00f3s enviarem dados para uma central de processamento, atrav\u00e9s de uma estrat\u00e9gia distribu\u00edda existe uma redu\u00e7\u00e3o significativa na demanda por energia de comunica\u00e7\u00e3o na rede, al\u00e9m de tornar o sistema mais robusto \u00e0 falhas, tendo em vista que n\u00e3o existe um \u00fanico ponto respons\u00e1vel pela estimativa. Um dos principais algoritmos de estima\u00e7\u00e3o distribu\u00eddos abordados na literatura \u00e9 o Filtro de Kalman Difuso (DKF), uma adapta\u00e7\u00e3o multiagente do Filtro de Kalman cl\u00e1ssico, que no trabalho desenvolvido foi explorado em conjunto com a lei de controle flocking. Essa lei de controle visa conduzir uma rede m\u00f3vel de n\u00f3s a um comportamento coletivo formando arranjos espaciais e em geral \u00e9 assumido na literatura que os n\u00f3s possuem acesso ao estado de um sistema de refer\u00eancia que guia o movimento da rede. Foi ent\u00e3o considerado o caso onde os n\u00f3s somente possuem acesso a medidas corrompidas por ru\u00eddo relacionas ao estado do sistema de refer\u00eancia e para aplicar a lei de controle flocking foi proposta a inclus\u00e3o do DKF em cascata com o algoritmo de controle, permitindo assim estimar a trajet\u00f3ria do sistema de refer\u00eancia. A partir de estudos de caso em ambiente de simula\u00e7\u00e3o foram obtidos resultados que indicam que o DKF supera o desempenho de outros algoritmos de estima\u00e7\u00e3o distribu\u00edda j\u00e1 aplicados para esse problema, atingindo o desempenho pr\u00f3ximo do \u00f3timo – que \u00e9 obtido atrav\u00e9s de uma estrat\u00e9gia centralizada.<\/p>\n\n\n\n