[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 u / [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.

[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.