6 resultados para UAV

em Instituto Politécnico do Porto, Portugal


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Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

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Esta dissertação aborda o problema de detecção e desvio de obstáculos "SAA- Sense And Avoid" em movimento para veículos aéreos. Em particular apresenta contribuições tendo em vista a obtenção de soluções para permitir a utilização de aeronaves não tripuladas em espaço aéreo não segregado e para aplicações civis. Estas contribuições caracterizam-se por: uma análise do problema de SAA em \UAV's - Unmmaned Aerial Vehicles\ civis; a definição do conceito e metodologia para o projecto deste tipo de sistemas; uma proposta de \ben- chmarking\ para o sistema SAA caracterizando um conjunto de "datasets\ adequados para a validação de métodos de detecção; respectiva validação experimental do processo e obtenção de "datasets"; a análise do estado da arte para a detecção de \Dim point features\ ; o projecto de uma arquitectura para uma solução de SAA incorporando a integração de compensação de \ego motion" e respectiva validação para um "dataset" recolhido. Tendo em vista a análise comparativa de diferentes métodos bem como a validação de soluções foi proposta a recolha de um conjunto de \datasets" de informação sensorial e de navegação. Para os mesmos foram definidos um conjunto de experiências e cenários experimentais. Foi projectado e implementado um setup experimental para a recolha dos \datasets" e realizadas experiências de recolha recorrendo a aeronaves tripuladas. O setup desenvolvido incorpora um sistema inercial de alta precisão, duas câmaras digitais sincronizadas (possibilitando análise de informa formação stereo) e um receptor GPS. As aeronaves alvo transportam um receptor GPS com logger incorporado permitindo a correlação espacial dos resultados de detecção. Com este sistema foram recolhidos dados referentes a cenários de aproximação com diferentes trajectórias e condições ambientais bem como incorporando movimento do dispositivo detector. O método proposto foi validado para os datasets recolhidos tendo-se verificado, numa análise preliminar, a detecção do obstáculo (avião ultraleve) em todas as frames para uma distância inferior a 3 km com taxas de sucesso na ordem dos 95% para distâncias entre os 3 e os 4 km. Os resultados apresentados permitem validar a arquitectura proposta para a solução do problema de SAA em veículos aéreos autónomos e abrem perspectivas muito promissoras para desenvolvimento futuro com forte impacto técnico-científico bem como sócio-economico. A incorporação de informa formação de \ego motion" permite fornecer um forte incremento em termos de desempenho.

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Com a evolução da tecnologia, os UAVs (unmanned aerial vehicles) são cada vez mais utilizados, não só em missões de risco para o ser Humano, mas também noutro tipo de missões, como é o caso de missões de inspeção, vigilância, busca e salvamento. Isto devese ao baixo custo das plataformas assim como à sua enorme fiabilidade e facilidade de operação. Esta dissertação surge da necessidade de aumentar a autonomia dos UAVs do projeto PITVANT (Projeto de Investigação e Tecnologia em Veículos Aéreos Não Tripulados), projeto de investigação colaborativa entre a AFA (Academia da Força Aérea) e a FEUP (Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto), relativamente ao planeamento de trajetórias entre dois pontos no espaço, evitando os obstáculos que intersetem o caminho. Para executar o planeamento da trajetória mais curta entre dois pontos, foi implementado o algoritmo de pesquisa A*, por ser um algoritmo de pesquisa de soluções ótimas. A área de pesquisa é decomposta em células regulares e o centro das células são os nós de pesquisa do A*. O tamanho de cada célula é dependente da dinâmica de cada aeronave. Para que as aeronaves não colidam com os obstáculos, foi desenvolvido um método numérico baseado em relações trigonométricas para criar uma margem de segurança em torno de cada obstáculo. Estas margens de segurança são configuráveis, sendo o seu valor por defeito igual ao raio mínimo de curvatura da aeronave à velocidade de cruzeiro. De forma a avaliar a sua escalabilidade, o algoritmo foi avaliado com diferentes números de obstáculos. As métricas utilizadas para avaliação do algoritmo foram o tempo de computação do mesmo e o comprimento do trajeto obtido. Foi ainda comparado o desempenho do algoritmo desenvolvido com um algoritmo já implementado, do tipo fast marching.

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In this work a forest fire detection solution using small autonomous aerial vehicles is proposed. The FALCOS unmanned aerial vehicle developed for remote-monitoring purposes is described. This is a small size UAV with onboard vision processing and autonomous flight capabilities. A set of custom developed navigation sensors was developed for the vehicle. Fire detection is performed through the use of low cost digital cameras and near-infrared sensors. Test results for navigation and ignition detection in real scenario are presented.

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A crescente necessidade de meios de inspecção e recolha de informação de infraestruturas e do meio ambiente natural, origina o recurso a meios tecnológicos cada vez mais evoluídos. Neste contexto, os robôs móveis autónomos aéreos surgem como uma ferramenta importante. Em particular, os veículos aéreos de asa móvel, pela sua manobrabilidade e controlo podem-se utilizar eficazmente em meios complexos como cenários interiores onde o ambiente é parcialmente controlado. A sua utilização em coordenação com outros veículos robóticos móveis e em particular com a crescente autonomia de decisão, permitem uma eficiência elevada, por exemplo, em tarefas de recolha automática de informação, vigilância, apoio a comunicações, etc. A inexistência de um veículo autónomo de asa móvel no cenário multi-robótico desenvolvido pelo Laboratório de Sistemas Autónomos do Instituto Superior de Engenharia do Porto, aliada às suas aplicações referidas, criou a necessidade do desenvolvimento de um veículo desta gama. Identificou-se, pois, o desenvolvimento de um veículo autónomo aéreo do tipo quadrotor com capacidade de vôo base estabilizado como o problema a resolver. Foi efectuado um levantamento de requisitos do sistema, a caracterização de um veículo autónomo aéreo Vertical Take-off and Landing - VTOL, e efectuado um trabalho de pesquisa a fim de possibilitar o conhecimento das técnicas e tecnologias envolvidas. Tendo em vista o objectivo de controlo e estabilização do veículo, foi efectuada a modelização do sistema que serviu não só para a melhor compreensão da sua dinâmica mas também para o desenvolvimento de um simulador que possibilitou a validação de estratégias de controlo e avaliação de comportamentos do veículo para diferentes cenários. A inexistência de controladores de motores brushless adequada (frequência de controlo), originou o desenvolvimento de um controlador dedicado para motores brushless, motores esses utilizados para a propulsão do veículo. Este controlador permite uma taxa de controlo a uma frequência de 20KHz, possui múltiplas interfaces de comunicação (CAN, RS232, Ethernet, SPI e JTAG), é de reduzido peso e dimensões e modular, visto ter sido implementado em dois módulos, i.e., permite a sua utilização com diferentes interfaces de potência. Projectou-se um veículo autónomo aéreo em termos físicos com a definição da sua arquitectura de hardware e software bem como o sistema de controlo de vôo. O sistema de estabilização de vôo compreende o processamento de informação fornecida por um sistema de navegação inercial, um sonar e o envio de referências de velocidade para cada um dos nós de controlo ligados a um barramento CAN instalado no veículo. A implementação do veículo foi alcançada nas suas vertentes mecânica, de hardware e software. O UAV foi equipado com um sistema computacional dotando-o de capacidades para o desempenho de tarefas previamente analisadas. No presente trabalho, são também tiradas algumas conclusões sobre o desenvolvimento do sistema e sua implementação bem como perspectivada a sua evolução futura no contexto de missões coordenadas de múltiplos veículos robóticos.

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Os sistemas autónomos trazem como mais valia aos cenários de busca e salvamento a possibilidade de minimizar a presença de Humanos em situações de perigo e a capacidade de aceder a locais de difícil acesso. Na dissertação propõe-se endereçar novos métodos para perceção e navegação de veículos aéreos não tripulados (UAV), tendo como foco principal o planeamento de trajetórias e deteção de obstáculos. No que respeita à perceção foi desenvolvido um método para gerar clusters tendo por base os voxels gerados pelo Octomap. Na área de navegação, foram desenvolvidos dois novos métodos de planeamento de trajetórias, GPRM (Grid Probabilistic Roadmap) e PPRM (Particle Probabilistic Roadmap), que tem como método base para o seu desenvolvimento o PRM. O primeiro método desenvolvido, GPRM, espalha as partículas numa grid pré-definida, construindo posteriormente o roadmap na área determinada pela grid e com isto estima o trajeto mais curto até ao ponto destino. O segundo método desenvolvido, PPRM, espalha as partículas pelo cenário de aplicação, gera o roadmap considerando o mapa total e atribui uma probabilidade que irá permitir definir a trajetória otimizada. Para analisar a performance de cada método em comparação com o PRM, efetua-se a sua avaliação em três cenários distintos com recurso ao simulador MORSE.