ABORDAGENS DE COORDENAÇÃO DE VOO PARA GRUPOS DE VANT EM COLETA DE DADOS DE WSN

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: BRUNO JOSÉ OLIVIERI DE SOUZA
• Orientador(a): MARKUS ENDLER
• Banca de defesa: SERGIO COLCHER, MARKUS ENDLER, NOEMI DE LA ROCQUE RODRIGUEZ, FRANCISCO JOSE DA SILVA E SILVA
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
• Programa de Pós-Graduação: PPG EM INFORMÁTICA
• País: BR
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=38572@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=38572@2

Redes de sensores sem fio (WSN) são uma importante alternativa na coleta de dados em diversas situações, tais como no monitoramento de grandes áreas ou áreas que apresentem perigo. A recuperação de dados de WSNs é uma importante atividade que pode obter melhores resultados com o uso de veículos aéreos não tripulados (UAV) como, por exemplo, em relação ao aumento da quantidade de dados coletados e diminuição do tempo entre a coleta dos dados e seu uso. Em particular, áreas tomadas por desastres podem ficar sem recursos de comunicação e com grande risco residual para humanos, momento no qual uma WSN pode ser rapidamente lançada por via aérea e atuar na coleta de dados relevantes até que medidas pertinentes e dedicadas possam ser colocadas em ação. Estudos apresentam abordagens no uso de UAVs para coleta dos dados de WSN, focando principalmente na otimização do caminho a ser percorrido por um único UAV e se baseando em uma comunicação de longo alcance sempre disponível, não explorando a possibilidade da utilização de diversos UAVs ou à limitação do alcance da comunicação. Neste trabalho apresentamos o DADCA, uma abordagem distribuída escalável capaz de coordenadar grupos de UAVs na coleta de dados de WSN sob restrições de alcance de comunicação, sem fazer uso de técnicas de otimização. Resultados indicam que a quantidade de dados coletados pelo DADCA é semelhante ou superior, em até 1 porcento, a abordagens de otimização de caminhos percorridos por UAVs. O atraso no recebimento de mensagens de sensores é até 46 porcento menor do que outras abordagens e o processamento necessário a bordo de UAVs é no mínimo menor do que 75 porcento do que aqueles que utilizam algoritmos baseados em otimização. Os resultados apresentados indicam que o DADCA é capaz de igualar e até superar outras abordagens apresentadas, agregando vantagens de uma abordagem distribuída.