This doctoral project presents Harpia, a hybrid artificial intelligence planning system for UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) with a focus on autonomy. Harpia aims to perform tasks for general-purpose applications with minimal human intervention. To facilitate understanding, the problem addressed is set on a farm where the autonomous system must be capable of carrying out missions safely. The system architecture is implemented using the Robotic Operating System (ROS) and includes functionalities such as task re-planning and trajectory planning with obstacle avoidance. Re-planning can occur after real-time mission changes or due to unpredictable UAV behavior. Harpia combines the Planning Domain Definition Language (PDDL) for task planning, a Bayesian Network (BN) for evaluating mission execution, a K-Nearest Neighbors (KNN) algorithm for selecting a trajectory planner, Principal Component Analysis (PCA), and a Decision Tree (DT) to assess the health of the aircraft. Therefore, the novelty of Harpia focuses on robustness for autonomous planning and re-planning of the sequence of tasks and trajectories for regions of interest. The main contributions include an autonomous system architecture to plan missions with minimal human intervention, unconstrained by specific tasks, and computationally simple to operate in diverse scenarios. Computational tests report results for 220 simulated scenarios, in which Harpia adequately handled all situations, for example, making decisions about task re-planning with 97.57% accuracy based on battery health and choosing the best planning trajectory for each case with at least 95% accuracy.

Este projeto de doutorado apresenta Harpia, um sistema híbrido de planejamento de inteligência artificial para VANTs (Veículos Aéreos Não Tripulados) como foco em autonomia. Harpia tem como objetivo executar tarefas para aplicações de propósito geral com mínima intervenção humana. Para facilitar o entendimento, o problema abordado é ambientado em uma fazenda onde o sistema autônomo deve ser capaz de realizar missões com segurança. A arquitetura do sistema é implementada usando o Sistema Operacional Robótico e inclui funcionalidades como o replanejamento de tarefas e o planejamento de trajetória com desvio de obstáculos. O replanejamento pode ocorrer após mudanças na missão em tempo real ou devido a um comportamento imprevisível do VANT. Harpia combina a Linguagem de Definição de Domínio de Planejamento para planejamento de tarefas, uma Rede Bayesiana para avaliar a execução da missão, um algoritmo de K-Vizinhos Mais Próximos para selecionar um planejador de trajetória, Análise de Componentes Principais e um modelo de Árvore de Decisão para avaliar a saúde da aeronave. Portanto, a novidade do Harpia concentra-se na robustez para o planejamento autônomo e o replanejamento da sequência de tarefas e trajetórias para regiões de interesse. As principais contribuições incluem uma arquitetura de sistema autônomo para planejar missões com intervenção humana mínima, sem limitações por tarefas específicas e computacionalmente simples para operar em diversos cenários. Os testes computacionais relatam resultados para 220 cenários simulados, nos quais o Harpia lidou adequadamente com todas as situações, por exemplo, tomando decisões sobre o replanejamento de tarefas com 97,57% de precisão com base na saúde da bateria e escolhendo o melhor planejamento de trajetória para cada caso com pelo menos 95% de precisão.