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 Duração 28 horas

Programa do Curso

Introdução aos Sistemas Multi-Robóticos

  • Visão geral das arquiteturas de coordenação e controlo multi-robóticas
  • Aplicações na indústria, na investigação e em sistemas autónomos
  • Comparação entre sistemas centralizados e descentralizados

Fundamentos da Inteligência de Enxame

  • Princípios da inteligência coletiva e auto-organização
  • Inspiração biológica: formigas, abelhas e bandos
  • Comportamento emergente e robustez em sistemas de enxame

Comunicação e Coordenação

  • Modelos e protocolos de comunicação inter-robótica
  • Algoritmos de consenso e acordo distribuído
  • Estratégias de atribuição de tarefas e partilha de recursos

Estratégias de Controlo e Formação

  • Controlo líder-seguidor, baseado em comportamento e estrutura virtual
  • Algoritmos de formação de bandos, cobertura e perseguição-evasão
  • Manutenção de formação em condições de comunicação com ruído

Algoritmos de Otimização de Enxame

  • Otimização por Enxame de Partículas (PSO) e Otimização por Colónia de Formigas (ACO)
  • Aplicações ao planeamento de caminhos e atribuição dinâmica de tarefas
  • Abordagens híbridas que combinam aprendizagem e heurísticas de enxame

Simulação e Implementação

  • Construção de simulações multi-robóticas em ROS 2 e Gazebo
  • Implementação de comportamentos de enxame em Python ou C++
  • Depuração e análise de dinâmicas emergentes

Tópicos Avançados em Robótica de Enxame

  • Escala, tolerância a falhas e resiliência de comunicação
  • Integração de aprendizagem automática para coordenação adaptativa
  • Interação humano-enxame e controlo supervisório

Projeto Prático: Desenho e Simulação de um Sistema de Coordenação de Enxame

  • Definição de objetivos e constrangimentos para uma missão multi-robótica
  • Implementação de algoritmos de coordenação de enxame
  • Avaliação de métricas de desempenho e robustez

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão sólida dos fundamentos da robótica
  • Experiência em programação Python e ROS
  • Conhecimento de algoritmos para planeamento de movimento e controlo

Público-Alvo

  • Investigadores em robótica com foco em sistemas distribuídos e cooperativos
  • Arquitetos de sistemas que desenham soluções robóticas multiagente em larga escala
  • Desenvolvedores avançados que trabalham com coordenação autónoma e algoritmos de enxame

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