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| LEADER |
10254nam a22004691i 4500 |
| 003 |
PA-PaUTB |
| 005 |
20240323062521.0 |
| 006 |
a||||fq|||| 0|| 0 |
| 007 |
ta |
| 008 |
221205s2018 pn ado||rm||| 000 0 eng d |
| 040 |
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|a Sistema de Bibliotecas de la Universidad Tecnológica de Panamá
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| 041 |
0 |
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|h eng
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| 082 |
0 |
4 |
|a 629.1326
|b C373
|2 22
|q PA-PaUTB
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| 100 |
1 |
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|a Carbone Lorio, Carlos Salvador,
|e sustentante
|9 6251
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| 245 |
1 |
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|a Swarm control system for crop inspection using quadrotors /
|c Carlos Carbone ; supervisor Oscar Garibaldi, Zohre Kurt, Deyka Garcia
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| 264 |
3 |
1 |
|a Panamá :
|b Universidad Tecnológica de Panamá,
|c 2018.
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| 300 |
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|a xiii, 159 hojas :
|b ilustraciones, gráficas, fotografías ;
|c 28 cm.
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| 336 |
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|a texto
|b txt
|2 rdacontent
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| 337 |
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|a no mediado
|b n
|2 rdamedia
|
| 337 |
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|a computadora
|b c
|2 rdamedia
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| 338 |
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|a volumen
|b nc
|2 rdacarrier
|
| 338 |
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|a disco de computadora
|b cd
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| 502 |
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|a Tesis (
|b Maestría) --
|c Universidad Tecnológica de Panamá. Facultad de Ingeniería Mecánica. Master of Science in Mechanical Engineering with specialization in Robotics and Automation,
|d 2018.
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| 504 |
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|a Incluye referencia bibliográfica, hojas 147-159.
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| 505 |
0 |
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|a 1. Precision agriculture and quadrotor UAVs. -- 2. Simulation environment and research case. -- 3. Trajectory generation algorithm. -- 4. Swarm intelligence algorithm. -- 5. Tests, results and discussion. -- 6. Conclusions and future work.
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| 506 |
0 |
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|a No se presta a domicilio.
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| 520 |
3 |
|
|a Esta tesis presenta un sistema de control para la navegación e inspección de quadrotor UAVs durante la inspección de cultivos. Inspecciones realizadas por un solo UAV pueden ser conducidas por uno o múltiples UAVs coordinados, optimizando así el proceso de inspección al reducir el tiempo requerido. El uso de quadrotors para inspecciones cooperativas en cultivos de agricultura puede mejorar el manejo de las granjas en Panamá ya como ha sido aplicado en otros países. Para el sistema de control desarrollado, el estudio de esta investigación aplica el concepto de enjambres de robótica para desarrollar un sistema de control para quadrotor UAVs para realizar inspecciones cooperativas. El enjambre de robótica consiste en la interacción descentralizada entre agentes de un enjambre, en otras palabras los agentes no reciben ninguna información de manera global (centralizado). El uso de quadrotors para inspecciones reemplaza las inspecciones realizadas por personal con equipo especializado, lo cual incrementa el costo, tiempo requerido, y en algunos casos puede causar errores. El utilizar múltiples UAVs hace posible presentar resultados con periodos de tiempo mas cortos con mayor homogeneidad en la sincronización de tomas aéreas. Estas pueden ser factores críticos en cultivos de áreas largas, y en estudios que requieren de tomas aéreas en menores periodos de tiempo. Al nivel metodológico, los UAVs fueron provistos con algoritmos de inteligencia artificial para crear comportamientos de enjambre. Estos algoritmos determinan que acciones tomar durante la tarea presente, en esta investigación la tarea sería escoger a donde inspeccionar. Una vez que el algoritmo de inteligencia es determinado, un algoritmo de generación de trayectoria debe ser desarrollado para guiar los UAVs seguramente hacia donde decidan ir para inspeccionar. Esta investigación desarrolla un método para utilizar enjambres de robótica en quadrotor UAVs en agricultura de precisión. Estudios anteriores con UAVs presentan resultados de desempeño con condiciones especificas para ambientes ideales. Los algoritmos desarrollados en esta investigación fueron probados en simulaciones con condiciones de una misión completa. La tarea en la misión es el vuelo de una inspección de cultivo, y el objetivo de una investigación es el reducir el tiempo de inspección al agregar agentes utilizando comportamientos de enjambres de robótica. También, el estudio incluye la unión de múltiples algoritmos para crear el comportamiento final de enjambre, por lo tanto, fue tomada en cuenta la compatibilidad de los algoritmos para la optimización de un desempeño estable. Como se esperaba, el enjambre redujo grandemente tiempo de inspección al agregar solo unos agentes. La innovación de esta investigación es el desarrollar un nuevo algoritmo de inteligencia de enjambre y un algoritmo de generación de trayectoria para inspección cooperativa de cultivos. Los resultados presentados incluyen inspecciones con diferentes cantidades de UAVs y una comparación de comportamiento de enjambre con investigaciones previas. Escalabilidad, robustes y flexibilidad fueron las métricas de éxito del enjambre desarrollado. La escalabilidad redujo el tiempo de inspección en 84% al utilizar un enjambre de 8 agentes en un cultivo de 195 hectáreas. La robustes proveyó un retorno seguro de UAVs con fallas parciales, mientras el resto del enjambre termino la misión reinspeccionando para recuperar los datos perdidos por los UAVs con fallas parciales. La flexibilidad permitió que el enjambre se adaptara a cultivos de diferentes tamaños y formas, y con diferentes direcciones de influencias de viento. Los algoritmos de enjambre desarrollados son un paso hacia adelante en el uso de enjambres de robótica para inspecciones. El comportamiento de enjambre puede ser aplicado para cualquier tipo de inspección aérea de un campo, siendo agricultura de precisión el principal beneficiado. La ventaja mostrada por los enjambres de robótica puedan ser un método apto para buscar optimización de robustes en sistemas automatizados, siendo así fuertemente estudiado por la comunidad investigadora.
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| 520 |
3 |
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|a This thesis presents a control system for the navigation and inspection of UAVs quadrotors during crop inspections. Inspections performed by single a UAV can be conducted by single or multiple coordinated UAVs, thus optimizing the inspection process by reducing the time required. The use of quadrotors for crop cooperative inspection in agriculture can improve the maintenance for farms in Panama as it has been applied in other countries. For the control system developed, this research study applies the concept of swarm robotics to develop a control system for quadrotor UAVs to perform cooperative inspections. The swarm robotics concept consists of a decentralized interaction between the agents of a swarm, in other words the agents do not receive any global information (centralized). The use of quadrotors for inspections replaces inspections performed by Special personnel with specialized equipment, which increases the cost, required time, and in some cases causes errors, Using multiple UAVs makes possible to deliver results within shorter periods of time with higher homogeneity in aerial takes timing. These could be critical factors in crops with large areas, and in studies that require aerial takes within short periods. At the methodological level, the UAVs were be provided with artificial intelligence algorithms to build a swarm behavior. These algorithms determines what actions to take during the task at hand, in this research the task would be to choose where to inspect. Once the intelligence algorithm is determined, a trajectory generator algorithm must be developed to guide the UAVs safely where they choose to go for inspection.This research developed a method to use swarm robotics in quadrotors UAVs in agriculture applications. Previous studies with UAVs present results of single algorithms performance for specific conditions with ideal environments. The algorithms developed in this research were tested in simulation with conditions of a complete mission. The mission task is an inspection crop flight, and the objective of the research is to reduce the inspection time by adding agents using swarm robotics behavior. Also, the study includes the merging of multiple algorithms to create the final swarm behavior, thus compatibility of algorithms for stable performance optimization had to be taken into account. As expected the research provided a stable swarm that could greatly reduce the time of inspection by adding only a few agents. The innovation in this research is the develop of a new swarm intelligence algorithm and a trajectory generation algorithm for cooperative inspections in crops. The results presented includes inspections with different amounts of UAVs and a comparison of swarm behavior with previous researches. Scalability, robustness and flexibility were the measurements of success for the swarm developed. The scalability feature reduced the time of inspection by 84% by using a swarm size of 8 agents in a crop of 195 hectares. The robustness feature provided the safe return of partially malfunctioning UAVs while the rest of the swarm finished the mission reinspecting to recover the data lost by partially and fully malfunctioning UAVs. The flexibility feature enable the swarm to adapt to crops of different shapes and sizes, and different wind direction influences. The developed swarm algorithms are a step forward in the use of swarm robotics for inspections. The swarm behavior can be applied for any type of aerial inspection of fields, precision agriculture being the main benefactor. The advantage shown by swarm robotics proves to be a suitable method to seek robust optimization of automated systems, thus is being strongly studied by the research community.
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| 526 |
0 |
|
|a MCIMEAR
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| 541 |
1 |
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|a Carlos Carbone.
|c DUTP
|d Recibido: 2018/10/25.
|e 800133280.
|h $100.00.
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| 546 |
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|
|a En inglés.
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| 650 |
1 |
7 |
|a Control automático
|2 LEMB
|9 1151
|
| 650 |
2 |
7 |
|a Robots
|2 LEMB
|9 1243
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| 650 |
2 |
7 |
|a Sistema de control autoadaptables
|2 LEMB
|9 6252
|
| 650 |
2 |
0 |
|a Ingeniería mecánica
|9 126
|
| 700 |
1 |
|
|a Garibaldi Castillo, Oscar Daniel,
|e supervisor
|9 6254
|
| 700 |
1 |
|
|a Kurt, Zohre,
|e supervisor
|9 6264
|
| 700 |
1 |
|
|a García Batista, Deyka Irina,
|e supervisor
|9 4738
|
| 942 |
|
|
|2 ddc
|c TESISM
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| 946 |
|
|
|a 37966
|b Maria Karamañites
|d CRON CRON
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| 999 |
|
|
|c 142878
|d 142878
|
| 952 |
|
|
|0 0
|1 0
|2 ddc
|4 0
|6 TM_629_132600000000000_C373
|7 0
|8 TESMAE
|9 175944
|a BUT
|b BUT
|d 2022-12-12
|e DUTP
|g 100.00
|l 0
|o TM 629.1326 C373
|p 800133280
|r 2022-12-12
|t e.1
|w 2022-12-12
|y TESISM
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