Autonomous-Seeding-Car

Este projeto visa o desenvolvimento de um veículo remotamente controlado com controle de velocidade variável e navegação autônoma até coordenadas pré-definidas. A funcionalidade adicional será a simulação de uma semeadora automatizada, abordando desafios de sincronização mecânica-eletrônica e mapeamento georreferenciado.

Metodologia

A metodologia adotada para o desenvolvimento do Autonomous-Seeding-Car foca na criação de um sistema autônomo e preciso, que integra controle de navegação, movimentação e semeadura em um veículo de baixo custo. A estrutura metodológica do projeto é composta pelas seguintes etapas principais:

1. Navegação Autônoma

A navegação do carrinho é baseada em coordenadas geográficas. O veículo utiliza um sistema de GPS para determinar sua posição e calcular a direção necessária para alcançar um destino pré-definido. A direção do carrinho é continuamente corrigida utilizando uma bússola digital, que fornece a orientação do veículo em relação ao norte magnético.

Além disso, o movimento é controlado dinamicamente com base em um sistema de controle, que ajusta a velocidade e a direção das rodas para garantir que o carrinho siga a trajetória desejada. A navegação é baseada na conversão das coordenadas geográficas em distâncias e ângulos de deslocamento, minimizando erros ao longo do caminho.

2. Controle de Velocidade e Deslocamento

O sistema de controle utiliza um controlador proporcional-integral-derivativo (PID) para ajustar a velocidade e direção do carrinho, de forma a evitar oscilações e garantir uma movimentação suave e precisa. O PID ajuda a manter o carrinho na trajetória correta, mesmo em condições variáveis ou imprecisas de movimentação, resultando em uma navegação mais estável e controlada.

3. Execução da Semeadura

Quando o carrinho chega ao ponto de destino, o processo de semeadura é automaticamente acionado. O carrinho se move em um padrão sistemático, alternando entre deslocamentos lineares e laterais para cobrir a área predeterminada para semeadura. Durante esses movimentos, o sistema de dispersão libera as sementes de maneira uniforme, assegurando que a operação de semeadura seja realizada de forma eficiente e precisa.

4. Integração Mecânica e Eletrônica

O projeto envolve desafios significativos de sincronização entre a mecânica e a eletrônica, especialmente na operação do sistema de semeadura e controle de movimentação. O ajuste contínuo de posição e direção, bem como o controle preciso do sistema de semeadura, são feitos de forma coordenada para garantir que as sementes sejam liberadas no momento e local corretos.

5. Mapeamento Georreferenciado

A navegação do carrinho é suportada por um mapeamento georreferenciado, que permite ao veículo seguir coordenadas pré-definidas, assegurando a cobertura adequada da área. A utilização de dados geoespaciais ajuda a garantir que o carrinho execute a semeadura de forma precisa, mapeando de forma eficiente os locais onde as sementes devem ser dispersas.

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Arcadia e Capella

Para o desenvolvimento do projeto, foi utilizada a metodologia Arcadia juntamente com a ferramenta Capella, ambas voltadas para a modelagem de sistemas complexos.

Arcadia

Arcadia (Architecture Analysis & Design Integrated Approach) é uma metodologia estruturada para a análise e o design de sistemas complexos. Ela permite modelar, definir e validar os requisitos, projetar a arquitetura do sistema e garantir que todos os elementos funcionem de forma coerente e integrada.

A metodologia Arcadia segue um fluxo de camadas, cada uma abordando um aspecto específico do sistema:

1. Operational Analysis (OA): Define as necessidades dos usuários e as operações gerais do sistema.
2. System Analysis (SA): Especifica o que o sistema deve fazer, sem entrar nos detalhes de implementação.
3. Logical Architecture (LA): Estrutura o sistema em componentes lógicos, definindo suas interações.
4. Physical Architecture (PA): Foca na implementação real, especificando o hardware, software e interfaces.

Para o Autonomous-Seeding-Car, foi adotada a camada de Arquitetura Física, dado o prazo de desenvolvimento ágil e a necessidade de implementação prática dentro de um tempo limitado. Esta camada descreve todos os componentes físicos e suas interações no sistema, garantindo que a arquitetura final seja viável e eficiente.

Capella

Capella é a ferramenta de modelagem baseada na metodologia Arcadia. Ela permite criar diagramas, definir requisitos, especificar as interações entre os módulos e gerar a arquitetura do sistema. Capella proporciona uma visão clara e estruturada de como o sistema será implementado, facilitando a análise e o design, além de garantir a consistência entre os diferentes componentes.

Com Capella, a arquitetura física do Autonomous-Seeding-Car foi modelada e validada, permitindo o desenvolvimento e implementação eficiente de todos os módulos do sistema, desde a navegação até a semeadura automatizada.

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Diagramas do Sistema

Abaixo estão os diagramas explicativos que foram usados para modelar a arquitetura do sistema no Capella.

Bloco de Componente na Arquitetura Física

Este diagrama mostra os principais blocos de componentes na arquitetura física do Autonomous-Seeding-Car, representando os módulos de hardware e suas interações.

Arquitetura Final

O diagrama abaixo mostra a arquitetura final do sistema, com os componentes integrados e suas conexões, tanto físicas quanto lógicas. Ele ilustra como os diferentes módulos interagem para formar o sistema completo.

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Com essa abordagem metodológica e a utilização das ferramentas Arcadia e Capella, o projeto Autonomous-Seeding-Car é desenvolvido de forma organizada e eficaz, garantindo que todos os componentes funcionem de maneira integrada e otimizando o processo de navegação e semeadura do veículo.