Heurísticas integradas para designação de tarefas, sequenciamento e planejamento de trajetórias de robôs móveis autônomos em ambientes de manufatura.

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Heurísticas integradas para designação de tarefas, sequenciamento e planejamento de trajetórias de robôs móveis autônomos em ambientes de manufatura.

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dc.contributor Universidade Federal de Santa Catarina. pt_BR
dc.contributor.advisor Taglialenha, Silvia Lopes de Sena
dc.contributor.author Clasen, Bárbara
dc.date.accessioned 2026-07-14T14:27:21Z
dc.date.available 2026-07-14T14:27:21Z
dc.date.issued 2026-07-01
dc.identifier.uri https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/274207
dc.description TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Joinville, Engenharia de Transportes e Logística. pt_BR
dc.description.abstract A crescente utilização de robôs móveis autônomos (Autonomous Mobile Robots – AMRs) em ambientes industriais tem ampliado os desafios relacionados à designação de tarefas, ao sequenciamento das atividades e ao planejamento de caminhos, elementos fundamentais para garantir eficiência, segurança e produtividade em sistemas de manufatura cada vez mais dinâmicos. Este trabalho investiga heurísticas de designação de tarefas integradas ao sequenciamento e ao planejamento de caminhos em sistemas compostos por múltiplos AMRs. Para isso, foi desenvolvido um modelo de simulação computacional em Python, no qual o ambiente foi representado por meio de um grafo ponderado e as trajetórias dos robôs foram determinadas por meio do algoritmo A*. Foram implementadas três heurísticas de designação de tarefas baseadas em Ociosidade, Proximidade e Tempo de Chegada, e avaliados seus desempenhos em diferentes cenários operacionais. A análise foi realizada com base nas métricas makespan, distância total percorrida, balanceamento da carga de trabalho entre os robôs e tempo computacional. Os resultados evidenciaram que não existe uma heurística universalmente superior para todos os cenários avaliados. A heurística de Proximidade apresentou melhor desempenho em cenários de baixa e moderada complexidade, com menores valores de makespan e tempo computacional. A heurística de Tempo de Chegada destacou-se pela redução da distância total percorrida e pelo melhor balanceamento entre os robôs em cenários heterogêneos, embora com maior custo computacional. Já a heurística de Ociosidade apresentou resultados mais favoráveis em cenários com distribuição simétrica das tarefas. Conclui-se que a integração entre designação de tarefas, sequenciamento e planejamento de trajetórias influencia diretamente o desempenho operacional do sistema, sendo a escolha da heurística dependente das características do ambiente e dos objetivos operacionais considerados. pt_BR
dc.format.extent 58 f. pt_BR
dc.language.iso por pt_BR
dc.publisher Joinville, SC. pt_BR
dc.rights Open Access. en
dc.subject Robôs móveis autônomos pt_BR
dc.subject Planejamento de trajetórias pt_BR
dc.subject Designação de tarefas pt_BR
dc.subject Sequenciamento de tarefas pt_BR
dc.subject Simulação computacional pt_BR
dc.title Heurísticas integradas para designação de tarefas, sequenciamento e planejamento de trajetórias de robôs móveis autônomos em ambientes de manufatura. pt_BR
dc.type TCCgrad pt_BR


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