Caracterização e desenvolvimento de um sistema autoadaptativo para estimação da posição de veículos aéreos não tripulados baseado em imagens - Gabriel Fornari (2020)
Ambientes operacionais dinâmicos requerem que sejam desenvolvidos sistemas que possam se adaptar a mudanças não determinísticas das condições operacionais. Na literatura, áreas com diferentes nomenclaturas estudam o processo de adaptação em sistemas de engenharia, tais como sistemas autoadaptativos e sistemas reconfiguráveis. Recentemente, os Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) passaram a ser utilizados em diferentes aplicações. Tais veículos necessitam de um sistema de estimação da posição para serem capazes de realizar o controle e navegação da aeronave. A despeito de ser por meio do Sistema Global de Navegação por Satélite (GNSS) que a estimativa de posição de VANTs em tempo real é mais usualmente identificada, devido a uma série de problemas associados ao uso de satélites no cálculo da posição, metodologias alternativas estão sendo propostas para o mesmo fim, como o uso de sensores imageadores e visão computacional. Nesse sentido, diferentes algoritmos de visão computacional podem ser utilizados para compor o sistema de navegação do VANT, que, por sua vez, se encontra imerso em um ambiente operacional cujas condições podem variar dinamicamente. A presente tese de doutorado objetiva contribuir para o processo de navegação autônoma de VANTs por meio da visão computacional identificando o mais adequado, entre vários algoritmos de visão computacional, para a estimação da posição de VANTs por imagens obtidas sob diferentes condições ambientais. Para esse processo, é proposto o uso de diferentes técnicas de Aprendizado de Máquina, que incluem Máquinas de Vetores de Suporte, Árvores de Classificação e Redes Neurais Artificiais. Os resultados revelam que a abordagem autoadaptativa melhora o desempenho, para estimar a posição de VANTs por meio de imagens, se comparada a uma abordagem não adaptativa estática, demonstrando a viabilidade dessa pesquisa.