| Summary: | === The goal of this work is to propose methods for data extraction in wireless sensor networks using mobile robots. This approach represents an alternative to the routing algorithms used in sensor networks that try to minimize energy consumption associated with data transmission. The methods developed here are motivated by applications such as environment monitoring and inhospitable environment exploration. In addition to the data extraction task, the robots can be used for node deployment and re-calibration, data fusion and coverage and connectivity repair. Aspects related to robot navigation and environment exploration are addressed as well. Two methods for data extraction were implemented: i) Reactive Method in which the data collected in the sensor node is modelled as a potential function whose gradient attracts the robot and ii) Hybrid Method, that includes heuristics for the resolution of Vehicle Routing Problem (VRP), where the objective is to distribute a set of clients among a set of vehicles and create optimized routes in every group. These methods try to minimize variables as path trajectory, total task time, data loss, robots energy, etc. Both were evaluated in a simulated environment with 60 sensor nodes and up to 10 robots. Finally, numerical results related to path trajectory, efficiency, data loss and data extracted by the robot are compared and discussed. === O objetivo deste trabalho é propor métodos para realizar a extração de dados em redes de nós sensores sem fio por meio da utilização de robôs móveis. A abordagem a ser apresentada representa uma alternativa aos algoritmos de roteamento em redes de sensores que tentam minimizar o custo em energia associado à transmissão de dados. Este trabalho é motivado por aplicações como, por exemplo, monitoramento do ambiente e exploração de ambientes inóspitos. Além da tarefa de extração de dados, o robô pode ser usado para deposição e recalibração de nós sensores, fusão de dados e manutenção da cobertura e conectividade da rede. Aspectos referentes à navegação do robô e exploração do ambiente também são endereçados. Foram implementados dois métodos de extração de dados: i) Método Reativo, no qual a quantidade de dados coletados pelos sensores é representada por meio de funções de potencial cujo gradiente atrai o robô e ii) Método Híbrido, que inclui em sua metodologia heurísticas para resolução do Problema do Roteamento de Veículos (VRP), onde o objetivo é distribuir um conjunto de nós clientes entre um conjunto de veículos e gerar rotas otimizadas em cada agrupamento formado. Esses dois métodos tentam minimizar variáveis como trajetória percorrida, tempo de realização da tarefa, quantidade de dados perdidos, etc. Ambos foram avaliados em um ambiente simulado com 60 nós sensores e com até 10 robôs. Ao final deste texto, resultados relativos à trajetória do robô, eficiência, perdas de dados na rede e quantidade de dados coletados pelo robô, são comparados e discutidos.
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