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[pt] O USO DE VANTS EM AJUDA HUMANITÁRIA: UMA METODOLOGIA BASEADA EM POMDP PARA ENCONTRAR VÍTIMAS / [en] THE USE OF UAVS IN HUMANITARIAN RELIEF: A POMDP BASED METHODOLOGY FOR FINDING VICTIMSRAISSA ZURLI BITTENCOURT BRAVO 23 June 2017 (has links)
[pt] O uso de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) na ajuda humanitária tem sido proposto por pesquisadores para localizar vítimas em áreas afetadas por desastres. A urgência desse tipo de operação é encontrar pessoas afetadas o mais rápido possível, o que significa que determinar a roteirização ótima para os VANTs é muito importante para salvar vidas. Como os VANTs tem que percorrer toda a área afetada para encontrar vítimas, a operação de roteirização se torna equivalente a um problema de cobertura. Neste trabalho, uma metodologia para resolver o problema de cobertura é proposta, baseada na heurística do Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável (POMDP), onde as observações feitas pelos VANTs são consideradas. Essa heurística escolhe as ações baseando-se nas informações disponíveis, essas informações são as ações e observações anteriores. A formulação da roteirização do VANT é baseada na ideia de dar prioridades mais altas às áreas mais propensas a terem vítimas. Para aplicar esta técnica em casos reais, foi criada uma metodologia que consiste em quatro etapas. Primeiramente, o problema é modelado em relação à área afetada, tipo de drone que será utilizado, resolução da câmera, altura média do voo, ponto de partida ou decolagem, além do tamanho e prioridade dos estados. Em seguida, a fim de testar a eficiência do algoritmo através de simulações, grupos de vítimas são distribuídos pela área a ser sobrevoada. Então, o algoritmo é iniciado e o drone, a cada iteração, muda de estado de acordo com a heurística POMDP, até percorrer toda a área afetada. Por fim, a eficiência do algoritmo é testada através de quatro estatísticas: distância percorrida, tempo de operação, percentual de cobertura e tempo para encontrar grupos de vítimas. Essa metodologia foi aplicada em dois exemplos ilustrativos: um tornado em Xanxerê, no Brasil, que foi um desastre de início súbito em Abril de 2015, e em um campo de refugiados no Sudão do Sul, um desastre de início lento que começou em 2013. Depois de fazer simulações, foi demonstrado que a solução cobre toda a área afetada por desastres em um período de tempo razoável. A distância percorrida pelo VANT e a duração da operação, que dependem do número de estados, não tiveram um desvio padrão significativo entre as simulações, o que significa que, ainda que existam vários caminhos possíveis devido ao empate das prioridades, o algoritmo tem resultados homogêneos. O tempo para encontrar grupos de vítimas, e portanto o sucesso da operação de resgate, depende da definição das prioridades dos estados, estabelecidas por um especialista. Caso as prioridades sejam mal definidas, o VANT começará a sobrevoar áreas sem vítimas, o que levará ao fracasso da operação de resgate, uma vez que o algoritmo não estará salvando vidas o mais rápido possível. Ainda foi feita uma comparação do algoritmo proposto com o método guloso. A princípio, esse método não cobriu 100 por cento da área afetada, o que tornou a comparação injusta. Para contornar esse problema, o algoritmo guloso foi forçado a percorrer 100 por cento da área afetada e os resultados mostram que o POMDP tem resultados melhores em relação ao tempo para salvar vítimas. Já em relação a distância percorrida e tempo de operação, os resultados são iguais ou melhores para o POMDP. Isso ocorre porque o algoritmo guloso tem o viés de otimizar distância percorrida e, logo, otimiza o tempo de operação. Já o POMDP tem como objetivo, nesta dissertação, salvar vidas e faz isso de forma dinâmica, atualizando sua distribuição de probabilidades a cada observação feita. O ineditismo desta metodologia é ressaltado no capítulo 3, onde mais de 139 trabalhos foram lidos e classificados com o intuito de mostrar quais são as aplicações que drones em logística humanitária, como o POMDP é usado em drones e como a técnica de simulação é utilizada em logística humanitária. Apenas um artigo propõe o uso de POMDP em operações de resgate com drones mas não aplica a técnica a casos reais. Pesquisas futuras podem aplicar a metodologia em desastres em áreas maiores, o que tornará necessário o uso de mais de um drone, pois a autonomia passará a ser uma restrição em termos de distância percorrida e tempo de operação. Outra sugestão é a aplicação da metodologia proposta em casos reais já que os pequenos VANTs são programáveis. Nesse caso, o experimento deve ocorrer em terrenos privados ou em áreas militares, para atender aos requisitos legais. / [en] The use of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) in humanitarian relief has been proposed by researchers for searching victims in disaster affected areas. The urgency of this type of operation is to find the affected people as soon as possible, which means that determining the optimal flight path for UAVs is very important to save lifes. Since the UAVs have to search through the entire affected area to find victims, the path planning operation becomes equivalent to an area coverage problem. In this study, a methodology to solve the coverage problem is proposed, based on a Partially Observable Markov Decision Processes (POMDP) heuristic, which considers the observations made from UAVs. The formulation of the UAV path planning is based on the idea of assigning higher priorities to the areas which are more likely to contain victims. The methodology was applied in two illustrative examples: a tornado in Xanxerê, Brazil, which was a rapid-onset disaster in April 2015 and a refugee s camp in South Sudan, a slow-onset disaster that started in 2013. After simulations, it is demonstrated that this solution achieves full coverage of disaster affected areas in a reasonable time span. The traveled distance and the operation s durations, which are dependent on the number of states, did not have a significative standard deviation between the simulations. It means that even if there were many possible paths, due to the tied priorities, the algorithm has homogeneous results. The time to find groups of victims, and so the success of the search and rescue operation, depends on the specialist s definition of states priorities. A comparison with a greedy algorithm showed that POMDP is faster to find victims while greedy s performance focuses on minimizing the traveled distance. Future research indicates a practical application of the methodology proposed.
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[pt] DESENVOLVIMENTO DE PLATAFORMA PARA TESTES E SIMULAÇÃO DE SISTEMAS MULTICÓPTEROS / [en] DEVELOPMENT OF A PLATFORM FOR TESTS AND SIMULATION OF MULTICOPTER SYSTEMSRENAN DE LIMA SIMOES MONDEGO VILELA 25 February 2021 (has links)
[pt] O crescente uso de veículos aéreos não tripulados (VANTs) em diversos setores
da sociedade é fruto de avanços da tecnologia. Por sua vez, a ampliação de
aplicações de VANTs traz consigo a necessidade de aumento de robustez destes
sistemas, especialmente em ambientes compartilhados com o ser humano. A
presente dissertação aborda o desenvolvimento de uma plataforma para testes
de veículos multicópteros, com o objetivo de contribuir para o processo de desenvolvimento
e implementação de drones, permitindo sua movimentação em
torno dos seus graus de liberdade de rotação e realizando medições de atitude
e força geradas pelo sistema, sem colocar o veículo ou seu operador em
risco. Todos os dados adquiridos pela plataforma são transmitidos para um
computador, onde foi desenvolvida uma interface virtual para sua visualização
em tempo real, além de permitir armazenamento para pós-processamento
e análises futuras. Também apresenta-se e discute-se o desenvolvimento do
simulador de trajetórias proposto, que mostra o deslocamento do veículo em
função da sequência de comandos fornecida, com base nos dados adquiridos
pela plataforma. No intuito de se propiciar um melhor entendimento do funcionamento
do sistema aqui desenvolvido, é apresentado um estudo detalhado
dos subsistemas que compõem um multicóptero, bem como do processo de
modelagem dinâmica de um veículo quadricóptero, por meio da técnica de
grafos de ligação. A modelagem do veículo é complementada com a identificação
de parâmetros fundamentais para a implementação do modelo, sendo
discutidos métodos para identificação de parâmetros inerciais do veículo e
parâmetros dinâmicos do sistema motopropulsor. / [en] The growing use of unmanned aerial vehicles (UAVs) in various sectors
of society is a result of advances in technology. In turn, the expansion of
UAV applications brings with it the need to increase the robustness of these
systems, especially in environments shared with humans. and comes together
with the need for increased robustness due to its use in shared environments
with humans. This dissertation approaches the development of a platform
for testing multicopter vehicles aiming at assisting the process of developing
and implementing drones, allowing movements around their rotational degrees
of freedom and making measurements of attitude and forces generated by
the system, without putting the vehicle or its operator at risk. All data
acquired by the platform is transmitted to a computer, where a virtual
interface was developed to provide real time visualization, in addition to
allowing data storage for post-processing and future analysis. The development
of the proposed trajectory simulator is also presented and discussed, that
shows the displacement of the vehicle as a function of the sequence of
commands provided, based on the acquired data. Aiming at allowing a better
understanding of the functioning of the developed system, a detailed study
of the subsystems that compose a multicopter is presented, as well as the
process of dynamic modeling of a quadcopter vehicle, by using bond graph
technique. The modeling of the vehicle is complemented with the identification
of fundamental parameters for the model implementation, such as methods for
the identification of inertial parameters of the vehicle and dynamics of the
powertrain system.
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[en] DESIGN, SIMULATION AND PROTOTYPING OF AN OMNIDIRECTIONAL MULTIROTOR UNMANNED AERIAL VEHICLE / [pt] PROJETO, SIMULAÇÃO E PROTOTIPAGEM DE UM VEÍCULO AÉREO NÃO TRIPULADO DO TIPO MULTIRROTOR OMNIDIRECIONALFABIO PINHEIRO CARDOSO 03 February 2025 (has links)
[pt] Este trabalho apresenta o projeto, simulação e prototipagem para um tipo
de Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT) multirrotor omnidirecional, com os
motores fixos e hélices bidirecionais. Essa configuração apresenta potencial de
desempenhar manobras incomuns para as configurações convencionais (sub-atuadas), uma vez que podem ser sobre atuadas ou plenamente atuadas a
depender da quantidade de moto-propulsores instalados.
As configurações típicas de VANTs multirrotores convencionais normalmente dispõem seus motores alocados no mesmo plano e com seus eixos de
rotação paralelos. Entretanto, a proposta discutida nesse trabalho possui seus
conjuntos moto-propulsores dispostos em planos concorrentes e em posições
tais que potencializam as forças e torques disponíveis, podendo assim propiciar trajetórias de movimentos inatingíveis para os multirrotores comuns.
Essa dissertação então apresenta um estado da arte/técnica, visitando
alguns trabalhos sobre VANTs omnidirecionais, que vão desde VANTs omnidirecionais com rotores de direção variável, até os multirrotores omnidirecionais
com rotores fixos.
Baseada nessa visão geral do problema é apresentado o desenvolvimento
da modelagem matemática da plataforma aérea e de alguns dos seus subsistemas. Essa modelagem é seguida de simulações que auxiliam nas previsões
e estimativas para o comportamento dinâmico do sistema. Essas informações
são úteis para subsidiar o dimensionamento de outros componentes como o
frame, o sistema de propulsão entre outros, além de estabelecer uma base de
parâmetros para futuros testes do modelo físico do protótipo.
Com base nas discussões anteriores um leiaute básico para a plataforma
aérea é proposto e alguns aspectos de desempenho são avaliados e analisados
e, com base nestes, são propostos alguns trabalhos futuros. / [en] This work presents the design, simulation and prototyping for a type
of Unmanned Aerial Vehicle (UAV), with fixed motors and bidirectional
propellers. This configuration has the potential to perform unusual maneuvers
compared to conventional (under-actuated) configurations, since they can be
over-actuated or fully actuated depending on the number of motor-propellers
installed.
Typical configurations of conventional multirotor UAVs normally have
their motors located in the same plane and with their rotation axes parallel.
However, the proposal discussed in this work has its motors-propellers arranged
in competing planes and in positions that enhance the available forces and
torques, thus being able to provide movement trajectories that are unattainable
for common multirotors.
This dissertation then presents a state of the art/technique, visiting
some works on omnidirectional UAVs, ranging from omnidirectional UAVs with
variable direction rotors, to omnidirectional multirotors with fixed rotors.
Based on this overview of the problem, the development of mathematical
modeling of the aerial platform and some of its subsystems is presented. This
modeling is followed by simulations that help in predictions and estimates for
the dynamic behavior of the system.
This information is useful to support the sizing of other components such
as the frame, the propulsion system, among others, in addition to establishing
a base of parameters for future tests of the physical model of the prototype.
Based on the previous discussions, a basic layout for the aerial platform
is proposed and some performance aspects are evaluated and analyzed and,
based on these, some future work is proposed.
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[en] OBSTACLE DETECTION AND AVOIDANCE SYSTEM FOR UAV S, BASED ON NEURO-FUZZY CONTROLLER / [pt] SISTEMA DE DETECÇÃO E DESVIO DE OBSTÁCULOS PARA VANTS, BASEADO EM CONTROLADOR NEURO-FUZZYVINICIUS DE MELLO LIMA 16 April 2019 (has links)
[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. / [en] This dissertation presents the design and development of an obstacle detection and avoidance system for unmanned aerial vehicles, implemented by a neuro-fuzzy controller. In this context, this work presents a theoretical review of unmanned aerial vehicles, the applicable Brazilian legislation, obstacle detection methods, fuzzy logic and neural networks. The developed controller was implemented in order to mimic the actions taken by a human operator, aiming at avoiding obstacles found in the navigation path of the UAV. Inference rules were established based on consultation with specialists in the field and the weights adjusted by neural networks. The decisionmaking process takes into account information collected by a multichannel Lidar and ultrasonic sensors embedded in the UAV. In turn, the developed algorithm was embedded in a commercial flight controller. The complete quadricopter system is detailed, highlighting the key features of all sensors and the flight controller. The results of computational simulations and experimental tests are presented, discussed and compared, in order to evaluate the performance of the developed system.
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