| |
| Acadêmico(a): Matheus Mahnke |
| Título: Arquitetura para navegação autônoma utilizando drones |
| |
| Introdução: |
Segundo Corrêa (2020, p. 16), “O mundo tecnológico do qual vivemos atualmente se assemelha a uma ficção
científica, tecnologias de ponta que estão aplicadas em diversos campos da ciência essa tecnologia trouxe mudanças à
sociedade, tal como novos modelos de trabalho e novas profissões”. Ainda segundo Corrêa (2020, p.16 apud
SHIRATSUCHI), Uma dessas tecnologias são os drones que se assemelham a um brinquedo, porém não se limita apenas
a isso, há também inúmeras maneiras dessa tecnologia ser utilizada em prol do apoio em diversas áreas.
Diante do crescente uso da tecnologia, a popularização do drone chama atenção, pois com ele é possível acessar
locais inacessíveis de forma terrestre. Por conta disso, a cada ano os drones vêm ganhando mais popularidade. Dentre as
opções, os quadrotores são os mais comuns. De acordo com Lugo e Zell (2014), quadrotores são uma escolha muito
popular por conta de sua robustez, mecânica simples, baixo peso e tamanho pequeno.
Os drones geralmente são equipados com diversos sensores, como altímetro, acelerômetro e giroscópio, porém,
apesar de bastante preciso, durante uma navegação baseada nesses sensores pode acontecer acúmulo de erros, aumentando
o desvio no decorrer da navegação. Sensores mais modernos ajudam a solucionar esse problema, porém acabam sendo
inviabilizados pelo seu alto valor comercial. Segundo Mur-artal e Tardós (2017), dentre as diferentes modalidades de
sensores, as câmeras são baratas e podem fornecer informações valiosas do ambiente permitindo o reconhecimento
robusto e preciso do local.
De acordo com Martins, Ramos e Mora-Camino (2018), a vantagem de se trabalhar somente com navegação
baseada em Visão Computacional é que a solução é simples e tem um baixo custo. Sendo assim, a navegação baseada em
câmeras se torna uma opção viável, sendo possível utilizar técnicas de processamento de imagem para detectar e desviar
de obstáculos.
Entretanto, ao se utilizar técnicas de processamento de imagem em tempo real, o drone se torna dependente da
conexão com um equipamento capaz de fazer esse processamento. Segundo Lugo e Zell (2014), a comunicação por meio
de uma rede sem fio limita a distância de trabalho do sistema e introduz um atraso entre as informações de dados dos
sensores e comandos de controle. Em contrapartida, novos modelos de microcontroladores possuem essa capacidade de
processamento e podem ser levados a bordo do drone, de forma portátil, independente de conexão.
O drone pode executar um plano de voo, tanto controlado manualmente, com uma rota fixa baseada em sensores
quanto baseado em reconhecimento de imagens. Contudo, nesses casos, ainda é necessário a ação humana na criação das
rotas. De acordo com Corrêa (2020, p. 20), para voar autonomamente para uma determinada coordenada geográfica, é
necessário um dispositivo receptor de sistemas que fornecem posicionamento geográfico espacial. Nesse contexto, o
Global Positioning System (GPS) é uma importante ferramenta para a navegação autônoma. Com ele é possível
determinar o destino e definir planos de voo em ambientes não conhecidos previamente, aumentando sua aplicabilidade
comercial.
Diante disso, este trabalho apresenta uma arquitetura de navegação baseada em GPS, aliado a imagens de câmera
para o reconhecimento e desvio de obstáculos em voo, com processamento abordo, resultando em uma navegação
totalmente autônoma. Sendo o objetivo principal disponibilizar uma arquitetura de navegação autônoma de drones
baseada em GPS e Visão Computacional. Os objetivos específicos são: definir a arquitetura para a navegação independente de servidor, detectar e desviar de obstáculos visíveis pela câmera e executar um plano de voo baseado em
GPS.
|
| |
|
