| dc.description.abstract | Resumo : Drones tem sido um tópico muito popular sobre os conceitos 4.0 atual, porque essa tecnologia possui diferentes desempenhos para tarefas autônomas. Esse artigo foca na metodologia adotada para dar aos Drones a capacidade de se locomover de forma dinâmica, baseada em dados experimentais e possibilita novos métodos para sistemas dinâmicos e adaptativos. E será demonstrado onde essa tecnologia se enquadra em todo o desenvolvimento dos drones, para possibilitar voos coletivos. Também será descrito como esse sistema trabalha, como modelos lineares podem ser representados, controle inteligente de estabilidade e suas respectivas aplicações na eletrônica. Neste contexto, este trabalho apresenta uma técnica para cálculo de trajetória através da utilização de um algoritmo PSO (Particle Swarm Optimization). O algoritmo é um método de otimização inspirado na natureza e possui uma técnica baseada em população para problemas multidimensionais e multimodais, como o potencial de implementação de restrições no domínio de pesquisa. Para controle dos drones, antes mesmo de desenvolver os controladores, é fundamental encontrar um modelo que representa o sistema, através de estimadores discretos. E o desempenho dos controladores PID (Proporcional - Integral - Derivativo) multivariáveis deverão mostrar uma resposta em malha fechada, usando os parâmetros de ganhos encontrados e aplicados, por uma abordagem de Redes Neurais e aerodinâmica, sob uma modelagem matemática de motores. Palavras-chaves: Inteligência Coletiva. Identificação de Sistemas. Controle Inteligente. | pt_BR |
