[en] AUTONOMOUS NAVIGATION, OBSTACLE RECOGNITION AND AVOIDANCE WITH MULTIROTOR DRONES

[pt] NAVEGAÇÃO AUTÔNOMA, RECONHECIMENTO E DESVIO DE OBSTÁCULOS COM DRONES MULTIROTORES

[pt] HENRIQUE PINHEIRO SARAIVA

[pt] VISAO COMPUTACIONAL

[pt] NAVEGACAO AUTONOMA

[pt] DRONE

[pt] RECONHECIMENTO DE IMAGENS

[en] COMPUTER VISION

[en] AUTONOMOUS NAVIGATION

[en] DRONES

[en] RECOGNITION OF IMAGES

[pt] Veículos aéreos não tripulados (VANT s) são criações relativamente novas, concebidas em épocas onde as tecnologias disponíveis não permitiam sua adequada construção e operação. Recentemente, com o avanço tecnológico, VANT s deixaram de ser apenas ideias e se tornaram realidade. O emprego de técnicas computacionais que possibilitem que tais dispositivos se tornem capazes de executar tarefas de modo autônomo tem sido um campo de intensos estudos nos dias atuais. Tipicamente, tais técnicas são compostas por algoritmos computacionais executados em unidades de processamento, embarcadas ou não nos drones, que tomam decisões em função de informações coletadas por meio sensores embarcados no drone. Apesar de, na grande maioria das aplicações, o estado da arte atual ter se mostrado capaz de atender as demandas associadas a capacidade de processamento computacional requerida para execução destes algoritmos, observa-se que o tempo de autonomia de voo desses dispositivos ainda representa um grande desafio, tendo em vista limitações tecnológicas, associadas principalmente na eficiência de motores, armazenamento de energia nas baterias e relação força de empuxo por peso. Dessa forma, técnicas que possibilitem a redução do peso da aeronave, mas ainda permitam um voo autônomo e confiável, são indispensáveis. O IMAV (International Micro Air Vehicles Conference and Competition) é uma das mais importantes competições internacionais focada em fomentar o desenvolvimento de tecnologias chave para o desenvolvimento de drones inteligentes. Os requisitos da competição demandam o desenvolvimento de sistemas autônomos, leves e energeticamente eficientes. O projeto aqui desenvolvido se insere neste contexto, visando contribuir para o desenvolvimento de um VANT autônomo para o IMAV2018, que ocorrerá em novembro de 2018 em Melbourne, Austrália. Em específico, objetiva-se contribuir para a navegação robusta do sistema por um dos elementos do percurso do IMAV2018, focando no desenvolvimento de algoritmos de processamento de imagem capazes de implementar um seguidor de corda, além do reconhecimento e desvio de obstáculos que possam estar na trajetória de navegação do drone. Os algoritmos computacionais desenvolvidos são descritos e avaliados. Os resultados dos testes efetuados indicaram um grande potencial da técnica desenvolvida para realização da navegação autônoma do drone, baseada em visão computacional.

[en] Unmanned aerial vehicles (UAV s) are relatively new inventions, designed in an era where the available technologies did not allow them to be properly built and operated. Recently, with the technological progress, UAV s are no longer an idea, becoming a reality. Nowadays, the use of computational techniques that allow such devices to execute tasks autonomously has been an intense research field. Typically, such techniques are based on computational algorithms executed in processing units, embedded or not in a drone. Although, in most applications, the current state of the art is capable of meeting the requirements associated to the computational processing capacity required to execute these algorithms, it is observed that the flight autonomy time still represents a big challenge, due to technological limitations, associated primarily to the motors efficiency, the energy storage capacity in batteries and the thrust-to-weight ratio. In this way, weight reduction techniques of the aircraft that allow an autonomous and reliable flight are indispensable. The IMAV (International Micro Air Vehicles Conference and Competition) is one of the most important international competitions aimed at fostering the development of key technologies to the development of intelligent drones. The requirements of the competition demand the development of autonomous, light-weight and energetically efficients systems. The present work belongs to this scope, aiming to contribute to the development of an autonomous UAV to IMAV2018, that will take place in Melbourne, Australia, during November 2018. In particular, this work aims to contribute to the robust navigation of the system through one of the elements that compose the IMAV2018 s challenge, focusing on the development of image processing algorithms capable to implement a line-follower, besides recognizing and avoiding possible obstacles that may be on the UAV path. The developed computational algorithms are described and evaluated. The results shows that the techniques used in this project has great potential to perform the autonomous navigation of the drone, based on computational vision.

EDUARDO COSTA DA SILVA

2018-07-17

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PORTUGUÊS

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34465@1

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34465@2

https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.34465