Redes neurais artificiais em imagens para estimação da posição de um VANT - Gustavo Augusto Mascarenhas Goltz (2011)
A aplicação de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) intensificou-se nos últimos tempos devido ao baixo custo operacional e de fabricação comparados às aeronaves convencionais, ausência de tripulação (aplicações em tarefas tediosas, cansativas ou que envolvem risco à tripulação), maior autonomia, entre outros fatores. A navegação aérea por imagens, capturadas em tempo real da região sobrevoada pelo VANT, é uma alternativa para a navegação autônoma destas aeronaves. As Redes Neurais Artificiais (RNAs) são ferramentas usadas com sucesso em diversas aplicações que envolvem processamento de imagens devido ao seu baixo custo computacional, tolerância a falhas e robustez ao ruído. A navegação aérea autônoma por imagens é uma aplicação com potencial para o emprego de RNAs por necessitar de processamento rápido, embarcado e tolerante a falhas. Neste contexto foram usadas três RNAs com treinamento supervisionado e de diferentes arquiteturas (rede com funções de base radial, rede perceptron de múltiplas camadas e rede neural celular) aplicadas na extração de bordas em imagens aéreas e de satélite, para posterior cálculo da correlação no domínio espacial entre as bordas dessas imagens, a fim de simular a estimação da posição geográfica de um VANT. A informação de borda neste caso é interessante por ser invariável ao tipo de sensor de imageamento (satélite e imagens aéreas). Para a aplicação, as redes neurais foram comparadas com os operadores Sobel e Canny.