[pt] Em ambientes aquáticos, o uso tradicional de mergulhadores ou veiculos subaquáticos tripulados foi substituído por veículos subaquáticos não tripulados (como ROVs ou AUVs). Com vantagens em termos de redução de riscos de segurança, como exposição à pressão, temperatura ou falta de ar. Além disso, conseguem acessar áreas de extrema profundidade que até então não eram possiveis para o ser humano. Esses veiculos não tripulados são amplamente utilizados para inspeções como as necessárias para o descomissionamento de plataformas de petróleo Neste tipo de fiscalização é necessário analisar as condições do solo, da tu- bulação e, principalmente, se foi criado um ecossistema próximo à tubulação. Grande parte dos trabalhos realizados para a automação desses veículos utilizam diferentes tipos de sensores e GPS para realizar a percepção do ambiente. Devido à complexidade do ambiente de navegação, diferentes algoritmos de controle e automação têm sido testados nesta área, O interesse deste trabalho é fazer com que o autômato tome decisões através da análise de eventos visuais. Este método de pesquisa traz a vantagem de redução de custos para o projeto, visto que as câmeras possuem um preço inferior em relação aos sensores ou dispositivos GPS. A tarefa de inspeção autônoma tem vários desafios: detectar os eventos, processar as imagens e tomar a decisão de alterar a rota em tempo real. É uma tarefa altamente complexa e precisa de vários algoritmos trabalhando juntos para ter um bom desempenho. A inteligência artificial apresenta diversos algoritmos para automatizar, como os baseados em aprendizagem por reforço entre outros na área de detecção e classificação de imagens Esta tese de doutorado consiste em um estudo para criação de um sistema avançado de inspeção autônoma. Este sistema é capaz de realizar inspeções apenas analisando imagens da câmera AUV, usando aprendizagem de reforço profundo profundo para otimizar o planejamento do ponto de vista e técnicas de detecção de novidades. Contudo, este quadro pode ser adaptado a muitas outras tarefas de inspecção. Neste estudo foram utilizados ambientes realistas complexos, nos quais o agente tem o desafio de chegar da melhor forma possível ao objeto de interesse para que possa classificar o objeto. Vale ressaltar, entretanto, que os ambientes de simulação utilizados neste contexto apresentam certo grau de simplicidade carecendo de recursos como correntes marítimas on dinâmica de colisão em seus cenários simulados Ao final deste projeto, o Visual Inspection of Pipelines (VIP) framework foi desenvolvido e testado, apresentando excelentes resultados e ilustrando a viabilidade de redução do tempo de inspeção através da otimização do planejamento do ponto de vista. Esse tipo de abordagem, além de agregar conhecimento ao robô autônomo, faz com que as inspeções subaquáticas exijam pouca presença de ser humano (human-in-the-loop), justificando o uso das técnicas empregadas. / [en] In aquatic environments, the traditional use of divers or manned underwater vehicles has been replaced by unmanned underwater vehicles (such as ROVs or AUVs). With advantages in terms of reducing safety risks, such as exposure to pressure, temperature or shortness of breath. In addition, they are able to access areas of extreme depth that were not possible for humans until then. These unmanned vehicles are widely used for inspections, such as those required for the decommissioning of oil platforms. In this type of inspection, it is necessary to analyze the conditions of the soil, the pipeline and, especially, if an ecosystem was created close to the pipeline. Most of the works carried out for the automation of these vehicles use different types of sensors and GPS to perform the perception of the environment. Due to the complexity of the navigation environment, different control and automation algorithms have been tested in this area. The interest of this work is to make the automaton take decisions through the analysis of visual events. This research method provides the advantage of cost reduction for the project, given that cameras have a lower price compared to sensors or GPS devices. The autonomous inspection task has several challenges: detecting the events, processing the images and making the decision to change the route in real time. It is a highly complex task and needs multiple algorithms working together to perform well. Artificial intelligence presents many algorithms to automate, such as those based on reinforcement learning, among others in the area of image detection and classification. This doctoral thesis consists of a study to create an advanced autonomous inspection system. This system is capable of performing inspections only by analyzing images from the AUV camera, using deep reinforcement learning, and novelty detection techniques. However, this framework can be adapted to many other inspection tasks. In this study, complex realistic environments were used, in which the agent has the challenge of reaching the object of interest in the best possible way so that it can classify the object. It is noteworthy, however, that the simulation environments utilized in this context exhibit a certain degree of simplicity, lacking features like marine currents or collision dynamics in their simulated scenarios. At the conclusion of this project, a Visual Inspection of Pipelines (VIP) framework was developed and tested, showcasing excellent results and illustrating the feasibility of reducing inspection time through the optimization of viewpoint planning. This type of approach, in addition to adding knowledge to the autonomous robot, means that underwater inspections require little pres- ence of a human being (human-in-the-loop), justifying the use of the techniques employed.

[pt] Nas últimas décadas, a crescente conscientização ambiental levou ao reconhecimento da necessidade do uso responsável dos recursos hídricos. Para garantir isso, a boa gestão de reservatórios hídricos requer um monitoramento ambiental adequado, com medições confiáveis dos parâmetros de qualidade da água em vários pontos do reservatório, permitindo o controle da qualidade da água e seus impactos na fauna, flora e comunidades ribeirinhas dos reservatórios. O monitoramento das variáveis ambientais dos reservatórios é atualmente realizado por processo tradicional de coleta manual. Infelizmente, no Brasil, as iniciativas de produzir um sistema robótico aquático com tecnologia nacional e de baixo custo, quando comparado a equivalentes importados, são ainda raras e se restringem a algumas poucas instituições acadêmicas, não tendo sido localizado nenhum fabricante comercial deste tipo de veículo no país. Visando preencher esta lacuna, o presente trabalho teve como objetivo o desenvolvimento do protótipo de um sistema robótico aquático capaz de se locomover autonomamente em lagoas, lagos e reservatórios, coletando informações físico-químicas da água e armazenando estes dados na memória. Além disso, foi incluído no protótipo uma câmera de vídeo, sistema de iluminação e um sistema de controle remoto, objetivando o controle pela equipe em terra. Nos testes realizados em dias ensolarados e chuvosos, o robô apresentou boa dirigibilidade, estabilidade e manobrabilidade. O vaso de pressão do sistema robótico resistiu às pressões necessárias durante os testes, a eletrônica conseguiu atender as especificações de projeto e o software conseguiu estabelecer um controle de navegação, cumprindo o trajeto de uma rota estabelecida. / [en] In recent decades, the growing environmental awareness has led to the recognition of the need for responsible use of water resources. To ensure this, the good management of water reservoirs requires adequate environmental monitoring, with reliable measurements of water quality parameters in various parts of the reservoir, allowing the control of water quality and its impacts on fauna, flora and riverine communities of the reservoirs. Monitoring environmental variables of the reservoirs is currently performed by traditional process of manual collection. Unfortunately, in Brazil, initiatives to produce a water robotic system with national and low cost technology, compared to imported equivalents, are still rare and restricted to a few academic institutions, and no commercial manufacturer of this type of vehicle was found in the country. Aiming to fill this gap, the main objective of this study was to develop a prototype of a water robotic system capable of autonomously navigate in ponds, lakes and reservoirs, collecting physicochemical information of water and storing this data in memory. Moreover, a video camera, illumination and a remote control system were included in the prototype, allowing the team on the ground to control the prototype. In tests conducted in sunny and rainy days, the robot presented good handling, stability and maneuverability. The robotic system pressure vessel resisted pressures required during testing, the electronics met the design specifications and the software was able to establish a navigation control, fulfilling the path of an established route.