Memorial de projetos : viabilidade da busca heurística em robótica

Abstract

Resumo: Este parecer técnico busca a compreensão da busca heurística, uma técnica essencial da Inteligência Artificial (IA) que resolve problemas de busca em espaços complexos, superando as limitações da busca cega. Nosso objetivo é avaliar tecnicamente a viabilidade do algoritmo A*, um dos principais métodos de busca heurística, especialmente em sua aplicação prática na robótica autônoma. A análise explora a função de avaliação f(n) = g(n) + h(n) do A* e destaca seu desempenho em ambientes estáticos, contrastando-o com os desafios enfrentados em ambientes dinâmicos. Embora o A* seja ótimo, ele se mostra ineficiente para o replanejamento, pois requer recalcular toda a trajetória a cada alteração no ambiente. Em contraste, algoritmos incrementais como o D* Lite se destacam por atualizar o caminho de maneira eficiente. Concluímos que, para aplicações robustas em robótica, é crucial entender algoritmos de replanejamento como o D* Lite, mantendo a relevância da busca heurística em constante evolução para atender às demandas de sistemas dinâmicos

Abstract: This technical report seeks to understand heuristic search, a key Artificial Intelligence (AI) technique that solves search problems in complex spaces, overcoming the limitations of blind search. Our goal is to technically evaluate the viability of the A* algorithm, one of the leading heuristic search methods, especially in its practical application in autonomous robotics. The analysis explores the A* evaluation function f(n) = g(n) + h(n) and highlights its performance in static environments, contrasting it with the challenges faced in dynamic environments. Although A* is optimal, it proves inefficient for replanning, as it requires recalculating the entire trajectory with each change in the environment. In contrast, incremental algorithms like D* Lite excel at updating the path efficiently. We conclude that, for robust robotics applications, it is crucial to understand replanning algorithms like D* Lite, maintaining the relevance of heuristic search in constant evolution to meet the demands of dynamic systems