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		<citationkey>Freitas:2019:CoCoBe</citationkey>
		<title>Controlling collective behaviors and autonomous mobile agents</title>
		<alternatetitle>Controlando comportamentos coletivos e agentes móveis autônomos</alternatetitle>
		<course>CAP-COMP-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR</course>
		<year>2019</year>
		<date>2019-10-16</date>
		<thesistype>Tese (Doutorado em Computação Aplicada)</thesistype>
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		<author>Freitas, Vander Luis de Souza,</author>
		<committee>Quiles, Marcos Gonçalves (presidente),</committee>
		<committee>Macau, Elbert Einstein Nehrer (orientador),</committee>
		<committee>Yanchuk, Serhiy (orientador),</committee>
		<committee>Guimarães, Lamartine Nogueira Frutuoso,</committee>
		<committee>Carvalho, Solon Venâncio de,</committee>
		<committee>Cirilo, Patricia Romano,</committee>
		<committee>Piqueira, José Roberto Castilho,</committee>
		<e-mailaddress>vandercomp@gmail.com</e-mailaddress>
		<university>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</university>
		<city>São José dos Campos</city>
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		<keywords>reactive models, nonlinear dynamics, collective motion, symmetric circular formation, kilobots, modelos reativos, dinâmica não-linear, movimento coletivo, formações circulares simétricas, kilobots.</keywords>
		<abstract>Collective behaviors emerge from interactions among living beings. Similarly, engineering applications with mobile robots might employ bio-inspired strategies to reach desired group configurations. This thesis proposes strategies that exploit communication among close agents to obtain the desired behavior. Firstly, a reactive model of agents that group into a certain neighborhood and follow a mobile reference is presented. The adopted parameters are achieved via heuristics that target specific formation topologies. Each agent has a sensory region around itself that allows perceiving neighbors that come close. Furthermore, the group follows the socalled virtual agent (VA), a non-real agent that dictates the trajectory to be chased. The second part of the thesis is devoted to a first-order model of particles with coupled oscillator dynamics, focusing on the specific case of particles moving in circular trajectories and reaching clusters of the same size that are symmetrically distributed along the trajectory. The study starts with an investigation of the control parameters space in order to find regions where particles reach desired formations regardless of initial conditions. After that, the effects of adding and removing particles from already stable ensembles are explored. Simulations show that some particles never join clusters when the number of new elements is smaller than a certain critical value. In a similar fashion, clusters start to break only after a critical number of removed elements. Additionally, a strategy is proposed to change from one cluster configuration to another. Finally, the so-called Switching System is proposed, allowing for symmetric circular formations with time-periodic and chaotic dynamics. The model for obtaining cluster configurations is implemented in a simulator of mobile robots as a proof of concept. RESUMO: Comportamentos coletivos complexos emergem de interações entre seres vivos. Da mesma forma, aplicações de engenharia com robôs móveis podem empregar estratégias bio-inspiradas para obtenção de configurações de grupo desejadas. Esta tese propõe estratégias que exploram comunicação entre agentes próximos para obter o comportamento almejado. Inicialmente, apresenta-se um modelo reativo de agentes que se agrupam em uma dada vizinhança e seguem uma referência móvel. Os parâmetros adotados são provenientes de heurísticas que objetivam topologias de formação específicas. Cada agente possui uma região sensorial que o permite se comunicar com agentes próximos. Ainda, o grupo segue o chamado agente virtual, um agente fictício que indica a trajetória a ser seguida. A segunda parte da tese se concentra em um modelo de primeira ordem de partículas com dinâmica de osciladores de fase acoplados. Trata-se do caso específico de partículas se movendo em trajetórias circulares e subdividindo-se em clusters de mesmo tamanho e distribuídos simetricamente pela trajetória. O estudo inicia-se com a investigação do espaço dos parâmetros de controle a fim de encontrar regiões onde as partículas atingem as formações desejadas, independentemente das condições iniciais. Em seguida, explora-se os efeitos da adição e remoção de partículas em arranjos já estáveis. Simulações mostram que algumas partículas nunca integram clusters quando o número de novos elementos é menor do que um valor crítico. Do mesmo modo, os clusters começam a se quebrar apenas a partir de um certo número crítico de partículas removidas do arranjo. Além disso, propõe-se uma estratégia para realizar transições entre uma formação de clusters para outra. Por fim, apresenta-se o chamado Switching system, que permite formações circulares simétricas com partículas que não se sobrepõem e trajetórias caóticas. O modelo para obtenção das configurações de clusters é implementado em um simulador de robôs móveis como uma prova de conceito.</abstract>
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