Forest fire detection with a small fixed wing autonomous aerial vehicle

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.

Sistema de percepção visual para veículos autónomos aéreos

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.

Sistema de visão para percepção e navegação de um UAV Quadrotor

Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Desenvolvimento de módulos para planeamento e controlo de execução de missões de veículos aéreos não tripulados

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.

Radar Based Collision detection developments on USV ROAZ II

This work presents the integration of obstacle detection and analysis capabilities in a coherent and advanced C&C framework allowing mixed-mode control in unmanned surface systems. The collision avoidance work has been successfully integrated in an operational autonomous surface vehicle and demonstrated in real operational conditions. We present the collision avoidance system, the ROAZ autonomous surface vehicle and the results obtained at sea tests. Limitations of current COTS radar systems are also discussed and further research directions are proposed towards the development and integration of advanced collision avoidance systems taking in account the different requirements in unmanned surface vehicles.

Planeamento de Trajetória para Operações de Busca e Salvamento com UAVs

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.

Learning management systems usage on higher education institutions

Learning Management Systems (LMS) are used all over Higher Education Institutions (HEI) and the need to know and understand its adoption and usage arises. However, there is a lack of information about how LMSs are being used, which are the most adopted, whether there is a country adoption standard and which countries use more LMSs. A research team is developing a project that tries to fill this lack of information and provide the needed answers. With this purpose, on a first phase, it a survey was taken place. The results of this survey are presented in this paper. Another purpose of this paper is to disseminate the ongoing project.

An architecture for an effective usage of data mining in business intelligence systems

Business Intelligence (BI) is one emergent area of the Decision Support Systems (DSS) discipline. Over the last years, the evolution in this area has been considerable. Similarly, in the last years, there has been a huge growth and consolidation of the Data Mining (DM) field. DM is being used with success in BI systems, but a truly DM integration with BI is lacking. Therefore, a lack of an effective usage of DM in BI can be found in some BI systems. An architecture that pretends to conduct to an effective usage of DM in BI is presented.

Knowledge and technologies in innovative information systems

7th Mediterranean Conference on Information Systems, MCIS 2012, Guimaraes, Portugal, September 8-10, 2012, Proceedings Series: Lecture Notes in Business Information Processing, Vol. 129

Organization knowledge management change from a complex adaptive systems perpective with ability for ambidexeterity

We are working on the confluence of knowledge management, organizational memory and emergent knowledge with the lens of complex adaptive systems. In order to be fundamentally sustainable organizations search for an adaptive need for managing ambidexterity of day-to-day work and innovation. An organization is an entity of a systemic nature, composed of groups of people who interact to achieve common objectives, making it necessary to capture, store and share interactions knowledge with the organization, this knowledge can be generated in intra-organizational or inter-organizational level. The organizations have organizational memory of knowledge of supported on the Information technology and systems. Each organization, especially in times of uncertainty and radical changes, to meet the demands of the environment, needs timely and sized knowledge on the basis of tacit and explicit. This sizing is a learning process resulting from the interaction that emerges from the relationship between the tacit and explicit knowledge and which we are framing within an approach of Complex Adaptive Systems. The use of complex adaptive systems for building the emerging interdependent relationship, will produce emergent knowledge that will improve the organization unique developing.

Multi-criteria short-term maintenance outage scheduling in smart distribution systems

Effective legislation and standards for the coordination procedures between consumers, producers and the system operator supports the advances in the technologies that lead to smart distribution systems. In short-term (ST) maintenance scheduling procedure, the energy producers in a distribution system access to the long-term (LT) outage plan that is released by the distribution system operator (DSO). The impact of this additional information on the decision-making procedure of producers in ST maintenance scheduling is studied in this paper. The final ST maintenance plan requires the approval of the DSO that has the responsibility to secure the network reliability and quality, and other players have to follow the finalized schedule. Maintenance scheduling in the producers’ layer and the coordination procedure between them and the DSO is modelled in this paper. The proposed method is applied to a 33-bus distribution system.

Self-optimization for dynamic scheduling in manufacturing systems

Scheduling is a critical function that is present throughout many industries and applications. A great need exists for developing scheduling approaches that can be applied to a number of different scheduling problems with significant impact on performance of business organizations. A challenge is emerging in the design of scheduling support systems for manufacturing environments where dynamic adaptation and optimization become increasingly important. In this paper, we describe a Self-Optimizing Mechanism for Scheduling System through Nature Inspired Optimization Techniques (NIT).

Energy efficiency analysis considering the use of an intelligent systems management in a smart home

In this abstract is presented an energy management system included in a SCADA system existent in a intelligent home. The system control the home energy resources according to the players definitions (electricity consumption and comfort levels), the electricity prices variation in real time mode and the DR events proposed by the aggregators.

Coordination between mid-term maintenance outage decisions and short-term security-constrained scheduling in smart distribution systems

Distribution systems are the first volunteers experiencing the benefits of smart grids. The smart grid concept impacts the internal legislation and standards in grid-connected and isolated distribution systems. Demand side management, the main feature of smart grids, acquires clear meaning in low voltage distribution systems. In these networks, various coordination procedures are required between domestic, commercial and industrial consumers, producers and the system operator. Obviously, the technical basis for bidirectional communication is the prerequisite of developing such a coordination procedure. The main coordination is required when the operator tries to dispatch the producers according to their own preferences without neglecting its inherent responsibility. Maintenance decisions are first determined by generating companies, and then the operator has to check and probably modify them for final approval. In this paper the generation scheduling from the viewpoint of a distribution system operator (DSO) is formulated. The traditional task of the DSO is securing network reliability and quality. The effectiveness of the proposed method is assessed by applying it to a 6-bus and 9-bus distribution system.

Hybrid fuzzy Monte Carlo technique for reliability assessment in transmission power systems

This paper proposes a new methodology to reduce the probability of occurring states that cause load curtailment, while minimizing the involved costs to achieve that reduction. The methodology is supported by a hybrid method based on Fuzzy Set and Monte Carlo Simulation to catch both randomness and fuzziness of component outage parameters of transmission power system. The novelty of this research work consists in proposing two fundamentals approaches: 1) a global steady approach which deals with building the model of a faulted transmission power system aiming at minimizing the unavailability corresponding to each faulted component in transmission power system. This, results in the minimal global cost investment for the faulted components in a system states sample of the transmission network; 2) a dynamic iterative approach that checks individually the investment’s effect on the transmission network. A case study using the Reliability Test System (RTS) 1996 IEEE 24 Buses is presented to illustrate in detail the application of the proposed methodology.