[en] OBSTACLE DETECTION AND AVOIDANCE SYSTEM FOR UAV S, BASED ON NEURO-FUZZY CONTROLLER
| Ano de defesa: | 2019 |
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| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Tese |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | eng |
| Instituição de defesa: |
MAXWELL
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=37757&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=37757&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.37757 |
Resumo: | [pt] Esta dissertação apresenta o projeto e desenvolvimento de um sistema para detecção e desvio de obstáculos para veículos aéreos não tripulados (VANTs), implementado por um controlador neuro-fuzzy. Neste contexto, este trabalho apresenta uma revisão teórica sobre veículos aéreos não tripuláveis, legislação brasileira aplicável, métodos de detecção de obstáculos, lógica nebulosa e redes neurais. O controlador desenvolvido foi implementado de forma a imitar as ações realizadas por um operador humano, visando desviar de obstáculos encontrados no caminho de navegação do VANT. Regras de inferência são estabelecidas baseadas na consultoria de especialistas da área e os pesos ajustados pela rede neural. O processo de tomada de decisão ocorre levando em consideração as informações coletadas por um Lidar multicanal e sensores ultrassônicos embarcados no VANT. Por sua vez, o algoritmo desenvolvido foi incorporado em um controlador de vôo comercial. O sistema completo do quadricóptero é detalhado, destacando as principais características de todos os sensores e do controlador de vôo. Os resultados das simulações computacionais e testes experimentais são apresentados, discutidos e comparados, a fim de avaliar o desempenho do sistema desenvolvido. |