Título: MHRTSN -WOA: Uma Estratégia Baseada em Whale Optimization para Navegação Robótica em Ambientes Estáticos e Dinâmicos
Autores: Micael Balza, Vítor Yeso Fidelis Freitas, Sérgio N. Silva & Marcelo A. C. Fernandes
Resumo: Este trabalho apresenta a estratégia MHRTSN-WOA, uma abordagem inovadora para o planejamento de trajetórias seguras e eficientes em ambientes parcialmente desconhecidos, com características estáticas e dinâmicas. A proposta integra o algoritmo Whale Optimization Algorithm (WOA) à estrutura MHRTSN (MetaHeuristic Real-Time Safe Navigation), que utiliza dados sensoriais em tempo real para navegar de forma reativa sem a necessidade de mapas prévios. A MHRTSN-WOA avalia pontos candidatos no espaço de atuação do robô com base em uma função objetivo composta por termos de atração, repulsão e penalidades. Cada indivíduo na população representa um único ponto (x, y), permitindo que o tamanho da população se mantenha constante independentemente da complexidade do ambiente. A técnica foi implementada em uma plataforma integrada com o simulador Webots e o software MATLAB, e avaliada em dois ambientes de simulação: um estático e outro dinâmico, com obstáculos móveis. Os resultados experimentais demonstram reduções expressivas no tempo de processamento por deslocamento — de até 75,89% em relação à versão com algoritmo genético (GA) e de até 66,39% em relação à versão com PSO — sem comprometer a segurança ou a qualidade da trajetória. Adicionalmente, a MHRTSN-WOA mostrou-se mais simples de ajustar, exigindo apenas um parâmetro principal. Esses resultados indicam que a estratégia proposta é eficaz, escalável e adequada para aplicações em navegação robótica em cenários complexos e variáveis.
Palavras-chave: Robotic Navigation; Whale Optimization Algorithm; Path Planning; Dynamic Environments; Metaheuristics.
Páginas: 8
Código DOI: 10.21528/CBIC2025-1190143
Artigo em PDF: CBIC_2025_paper1190143.pdf
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