Controle Seguro e Evasão de Colisões em Tráfego Denso de Drones via Aprendizado por Reforço - Santos, Henrique J. Felisardo dos; Barros, Israel da S.; Bittencourt, Luiz F.; Kamienski, Carlos A.; Oliveira, Fabíola M. C. de (Anais do Workshop de Computação Urbana (CoUrb), 2026)
A expansão de drones em metrópoles exige navegação segura em alta densidade, na qual métodos determinísticos falham em evitar colisões. Este artigo propõe os modelos LiDAR e Aprendizado por Reforço para Agentes de Leve Resolução e Maior Resolução (LiARA-LR e MR), usando Proximal Policy Optimization, Aprendizado Curricular e validação Simulador-para-Simulador. Em cenários críticos de tráfego (12 drones/min), o LiARA-MR reduziu a taxa de colisões para 0,43%, superando de forma estatisticamente significativa a taxa de falha de 7,0% da melhor abordagem geométrica e de 1,77% de um modelo base de aprendizado, atestando que a arquitetura refinada com percepção de alta resolução proposta viabiliza operações aéreas autônomas escaláveis e seguras.