Graduações em Engenharias e Ciência da Computação

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Desenvolvimento de Navegação Autônoma para VANT Utilizando Técnicas de Aprendizado por Reforço
(2025) Gera, Henrique Turco; Freitas, Leonardo Sterman; Quinze, Luigi Orlandi; Souza, Victoria Leal Garcia de
Este projeto visa desenvolver, em simulação, um sistema de navegação para um VANT (Veículo Aéreo Não Tripulado) de asa fixa utilizando aprendizado por reforço. (Reinforcement Learning). O ambiente de treinamento foi implementado diretamente sobre a modelagem mecânica do VANT (Aerosonde), no referencial NED (North-East-Down), garantindo que a dinâmica (atuadores, restrições e equações de movimento) utilizada pelo VANT reflita seu comportamento físico. O veículo emprega Proximal Policy Optimization (PPO), adequado a espaços de ação contínuos (complexos) e estáveis para controle fino, aprendendo a minimizar distância ao alvo (waypoint), alinhar direção e respeitar os limites operacionais. Em paralelo, a modelagem mecânica foi consolidada (MATLAB) para validação e análise, enquanto o ambiente em Python (compatível com a biblioteca Gymnasium) integra o mesmo conjunto de equações ao loop de interação do aprendizado por reforço. Essa integração do modelo mecânico com o ambiente de Reinforcement Learning assegura consistência entre simulação física e aprendizado, favorecendo a transferência de resultados e a avaliação comparativa de algoritmos.