Estudo de métodos para detecção de torres e posicionamento de multirrotores: aplicação de VANT em inspeções de sistemas de energia

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Ferraz, Matheus Fellype lattes
Orientador(a): Wehrmeister, Marco Aurélio lattes
Banca de defesa: Fabro, Joao Alberto lattes, Becker, Leandro Buss lattes, Wehrmeister, Marco Aurélio lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Curitiba
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/26643
Resumo: Inspeções de torres de energia devem ser realizadas de maneira rotineira, mas que ainda é muitas vezes realizada de forma manual, acarretando em riscos para os técnicos envolvidos no processo. Os avanços nas áreas de Veículos Aéreos Não-Tripulados (VANT)s permitem atualmente que essa tarefa seja realizada com o uso dessas aeronaves, com o uso de sensores embarcados e com as aeronaves sendo pilotadas manualmente. Embora teoricamente seja possível automatizar esse processo, existem algumas barreiras que impedem que o funcionamento autônomo seja completamente confiável, entre elas, a correta detecção e desvio de obstáculos, e a necessidade de um posicionamento de precisão redundante em caso de falhas nos sensores. O objetivo desse trabalho é estudar ferramentas e métodos focados na solução das questões de detecção da torre e posicionamento. Para isto, serão avaliados sensores de baixo-custo que podem ser facilmente embarcados nas aeronaves, e dois métodos para complementar a confiabilidade de posicionamento de aeronave no contexto de inspeção de torres de energia elétrica: um método de posicionamento utilizando uma AR-Tag como referencial externo, e um método de detecção e orientação em relação à torres usando sensores LiDAR planares e aprendizado de máquina. Os resultados mostram que a detecção de obstáculos comumente encontrados no ambiente de torres de energia é possível com os sensores de baixo-custo avaliados. Os métodos de posicionamento propostos, embora necessitem ser aprimorados, também geraram resultados promissores, como uma precisão com o uso das tags superior à de um GPS comum, e uma alta taxa de acertos na identificação de torres apenas com a amostra de LiDAR. Esses métodos, se aperfeiçoados, podem se mostrar úteis para a realização da inspeção de maneira mais segura e eficiente.