Get the determination of grain yield and its variability is important in agriculture because it enables the understanding of factors that limit this income, giving more benefits to decision-making in the management of the tillage. Precision agriculture uses the yield mapping to determine the yield and spatial variability in the field. Unmanned aerial vehicles (UAV's) embedded with multispectral sensors became a potential tool for monitoring and identification of the spatial variability of yield in the field. This study had as objective to evaluate the efficiency of use of multispectral images from UAV to estimate the yield of corn (Zea mays L.). The survey was conducted in a field of 51.6 ha, under no-tillage and precision agriculture, at Boa Vista farm, located in São Martinho da Serra, Rio Grande do Sul. The soil is Neosolo and climate Cfa, according to Köppen classification. The culture used in the experiment was corn hybrid Pioneer 1630 HX, with spacing of 0.5 meters and 70.000 plants per hectare, sowing in 08/20/2014 and harvesting in 20/01/2015. The field image capture ocurred with the UAV model EI Asesor / 5 equipped with two CMOS sensors: the first, multispectral model Teracam ACD Micro, with 3 spectral bands: a band of green, red and near infrared, and the second sensor, model Flir Tau 2, with the spectral band of thermal infrared. It was generated the orthorectified mosaic multispectral images with spatial resolution of 0.7 meters and in sequence the normalized vegetation index (NDVI). Yield data were obtained through the John Deere 9670 combine, boarded with the monitor kit and harvesting sensors brand and model Trimble FMX. To evaluate the correlation of yield data with the multispectral image and the NDVI obtained with UAV was used R² Pearson, where were sampled 200 points stratified into 4 yield classes, being 50 points per class. To evaluate the correlation of corn yield with the image and NDVI index was used Pearson R², together with a visual evaluation. Yield data crossed with: the green band resulted in the linear equation with R² = 0.05, with low correlation; the infrared band near resulted in the linear equation with R² = 0.36, with an average correlation; the band Red resulted in the exponential equation with R² = 0.38, with an average correlation; the band in the thermal infrared resulted in negative linear equation with R² = 0.68, with high correlation; the NDVI resulted in the linear equation with R² = 0.75, with high correlation, and visual analysis of NDVI with the yield map also showed consistent results with statistical analysis. Therefore, was found a significant linear regression between NDVI vegetation index and corn yield, being possible to estimate corn yield potential through the UAV images, which provide monitoring of corn yield beforehand the harvest, confirming its importance for the precision agriculture. / Obter a determinação do rendimento de grãos e sua variabilidade é importante na agricultura pois possibilita o entendimento de fatores que limitam este rendimento, dando maior subsídio à tomada de decisão no manejo da lavoura. A agricultura de precisão utiliza o mapeamento da produtividade para determinar o rendimento e sua variabilidade espacial no talhão. Os veículos aéreos não tripulados (VANT s) embarcados com sensores multiespectrais tornaram-se ferramenta potencial para monitoramento e identificação da variabilidade espacial de produtividade. O presente estudo teve como objetivo avaliar a eficiência da utilização de imagens multiespectrais provenientes de VANT para estimar a produtividade da cultura de milho (Zea Mays L.). A pesquisa foi realizada em um talhão de 51,6 ha, sob sistema de plantio direto e agricultura de precisão, na fazenda Boa Vista, localizada em São Martinho da Serra, Rio Grande do Sul. O solo é Neosolo e o clima Cfa, conforme a classificação de Köppen. A cultura utilizada no experimento foi o híbrido de milho Pioneer 1630 hx, com espaçamento de 0,5 metros e 70 mil plantas por hectare, semeadura em 20/08/2014 e colheita em 20/01/2015. A captura de imagens do talhão ocorreu com o VANT modelo EI Asesor/5 equipado com dois sensores CMOS: o primeiro, multiespectral modelo Teracam ACD Micro, com 3 bandas espectrais: a banda do verde, do vermelho e do infravermelho próximo, e o segundo sensor, modelo Flir Tau 2, com a banda espectral do infravermelho termal. Foi gerado o mosaico ortorretificado multiespectral das imagens, com resolução espacial de 0,7 metros e, na sequência, o índice de vegetação normalizado (NDVI). Os dados de produtividade foram obtidos através da colhedora John Deere 9670, embarcada com o kit de monitor e sensores de colheita da marca e modelo Trimble FMX. Para avaliar a correlação do cruzamento dos dados de produtividade com a imagem multiespectral e o NDVI obtido com VANT utilizou-se o R² de Pearson, onde foram amostrados 200 pontos estratificados em 4 classes de produtividade, sendo 50 pontos por classe. Para avaliar a correlação de produtividade de milho com a imagem e índice de vegetação NDVI foi utilizado o R² de Pearson, juntamente com uma avaliação visual. Os dados de produtividade cruzados com: a banda do verde resultou na equação linear com R²= 0,05, apresentando baixa correlação; a banda do infravermelho próximo resultou na equação linear com R²= 0,36, apresentando média correlação; a banda do vermelho resultou na equação exponencial com R²= 0,38, apresentando média correlação; a banda do infravermelho termal resultou na equação linear negativa com R²= 0,68, apresentando alta correlação; o NDVI resultou na equação linear com R²= 0,75, apresentando alta correlação, e a análise visual do NDVI com o mapa de produtividade também apresentou resultado condizente com a análise estatística. Assim, encontrou-se uma regressão linear significativa entre o índice de vegetação NDVI e a produtividade de milho, sendo possível estimar o potencial de produtividade desta cultura através das imagens de VANT, os quais proporcionam o monitoramento da produtividade de milho antecipadamente à colheita, confirmando sua importância para a agricultura de precisão.

Submitted by Fernanda Magri Torres null (nanda_fmt@hotmail.com) on 2016-05-23T12:48:36Z No. of bitstreams: 1 TORRES_FM_Dissertação_2016.pdf: 3116110 bytes, checksum: 16246177d1049fd90ac81bbb011d622f (MD5) / Approved for entry into archive by Felipe Augusto Arakaki (arakaki@reitoria.unesp.br) on 2016-05-31T12:13:32Z (GMT) No. of bitstreams: 1 torres_fm_me_prud.pdf: 3116110 bytes, checksum: 16246177d1049fd90ac81bbb011d622f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-31T12:13:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 torres_fm_me_prud.pdf: 3116110 bytes, checksum: 16246177d1049fd90ac81bbb011d622f (MD5) Previous issue date: 2016-03-31 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Com o avanço da tecnologia, sistemas de varredura a LASER vêm sendo cada vez mais utilizados como alternativa e, principalmente, como fonte de dados complementar aos procedimentos fotogramétricos convencionais em atividades de mapeamento e estudos ambientais. Os principais motivos que incentivaram o uso de sistemas a varredura a LASER para fins de mapeamento são o levantamento tridimensional da cena e a característica de “penetração” do sinal na vegetação. Apesar destas vantagens, o custo de sistemas de varredura a LASER e das missões de aerolevantamento é alto. Estudos que dependem de Sensoriamento Remoto aéreo com alta frequência temporal são muitas vezes limitados, pois os métodos convencionais aéreos com veículos tripulados são geralmente caros e, assim, não são acessíveis para estudos detalhados que requerem informação de séries temporais de pequenas áreas. Para estas situações, a nova tecnologia baseada em VANT pode ser uma alternativa viável e de baixo custo. Este trabalho apresenta o desenvolvimento e avaliação de uma plataforma de mapeamento de baixo custo, composta por um sistema de varredura a LASER embarcado em VANT, destacando-se as etapas de integração e sincronização do sistema de varredura a LASER com os sistemas de posicionamento e navegação integrados, a aquisição e processamento dos dados e a interpretação e análise dos resultados visando avaliar a precisão obtida e a aplicabilidade do sistema em áreas de florestas. Para a avaliação do sistema foram realizados experimentos em duas áreas distintas com diferentes alturas de voo, comprovando-se que esta tecnologia pode ser usada para a geração de dados tridimensionais. / Technology development has improving the use of LASER scanning systems as an alternative and, mainly, as a complementary data source to conventional photogrammetric procedures in mapping and environmental study activities. The main reasons that encouraged the use of LASER scanning systems for mapping purposes are the three-dimensional surveying of the scene and the characteristic of signal penetration in vegetation. Despite these advantages, costs of LASER scanning systems and airborne surveying missions are high. Studies that depend on aerial Remote Sensing with high temporal frequency are often limited because aerial conventional methods with manned aircrafts are generally expensive and so are affordable for detailed studies of small areas requiring temporal series information. For these situations, the new lightweight UAV-based technology can be a viable and cost effective alternative. This work deals with the development and evaluation of a low cost mapping platform composed by a LASER scanning system boarded in a small UAV, highlighting the steps of integration and synchronization of the LASER scanning system with the positioning and navigation systems integrated, the acquisition and processing of data and the interpretation and analysis of the results obtained to evaluate the precision and applicability of the system in forest areas. Experimental assessment was done in two areas with different flight heights and the results were compatible with the required accuracy.

Submitted by Rafaela Soares Niemann (rafaelaniemann@gmail.com) on 2018-01-30T19:22:21Z No. of bitstreams: 1 dissertacao_rafaela_soares_niemann.pdf: 20839099 bytes, checksum: 3e520cbdddb994f623e86eb596a2eeae (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Paula Santulo Custódio de Medeiros null (asantulo@rc.unesp.br) on 2018-01-31T11:10:28Z (GMT) No. of bitstreams: 1 niemann_rs_me_rcla.pdf: 19917697 bytes, checksum: f24581bad9ffd4cf3c683c92a81563b2 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-31T11:10:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 niemann_rs_me_rcla.pdf: 19917697 bytes, checksum: f24581bad9ffd4cf3c683c92a81563b2 (MD5) Previous issue date: 2017-12-07 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Os modelos digitais de elevação são importantes para a geração de informações sobre variáveis ambientais correlacionadas à topografia, principalmente como subsídio à análises geomorfométricas. O sensoriamento remoto pode contribuir com a geração de modelos digitais de elevação, principalmente através do uso de sensores de alta resolução espacial e tecnologias avançadas. Os VANTs – Veículos Aéreos Não Tripulados – tem sido cada vez mais explorados no âmbito da cartografia e topografia, com atuação cada vez mais importante dentro da ciência, devido à capacidade de transportarem diferentes sensores e ao seu baixo custo de operação. Câmeras fotográficas simples acopladas aos VANTs podem ser combinadas com tecnologias de visão computacional, trazendo novas oportunidades para explorar a geração de modelos digitais de elevação. Algoritmos de visão computacional, como o Structure-from-Motion (SfM), permitem a extração de pontos tridimensionais a partir de imagens sobrepostas obtidas por VANTs. Esses pontos compõem nuvens de pontos capazes de subsidiar a geração de modelos digitais de superfície (MDS), quando combinadas com algoritmos de interpolação de dados. Contudo, os modelos gerados desta maneira nos retornam informações relacionadas à superfície dos objetos presentes sobre o terreno, incluindo por exemplo construções e dosséis vegetais. A filtragem e classificação das nuvens de pontos se faz assim necessária para geração de modelos digitais que descrevam mais fielmente a superfície do terreno, sem estes elementos. Nesta dissertação, avaliamos dois métodos para a filtragem e interpolação de modelos digitais de terreno (MDT) a partir de nuvens de pontos geradas por imageamento ótico baseado em VANTs. A área de estudo escolhida foi a região da Serra do Cipó-MG, caracterizada por relevo acidentado e cobertura vegetal variada. O primeiro método consistiu na filtragem (classificação) direta da nuvem de pontos, e o segundo na filtragem do modelo digital de superfície em formato raster, ambos seguidos de interpolação. Os métodos avaliados se mostraram adequados, com coeficientes de determinação da ordem de R² = 0,98 em relação a dados de referência tomados por DGPS. A filtragem foi bastante eficiente para áreas íngremes e com vegetação baixa, e menos eficiente em áreas de vegetação arbórea densa. Os métodos avaliados no presente trabalho contribuirão para a melhoria da geração de MDTs com base na tecnologia emergente oferecida pelos VANTs, que poderão ser utilizados como subsídios a estudos ambientais diversos. / Digital elevation models are important for producing information on different environmental variables correlated to topography, especially for geomorphometric analyses. Remote sensing can contribute to the generation of digital elevation models, mainly through high spatial resolution sensors and advanced technologies. UAVs - Unmanned Aerial Vehicles - have been increasingly employed in the fields of cartography and topography, and have had an increasingly prominent role in science, as they can carry different sensors and have low-cost operation. Simple cameras attached to UAVs can be combined with computer vision technologies, bringing new opportunities to explore the production of digital elevation models. Computer vision algorithms such as Structure-from-Motion (SfM) allow the extraction of threedimensional points from superimposed images obtained by UAVs. These points make up points clouds capable of supporting the production of digital surface models (DSM) when combined with interpolation algorithms. However, models generated this way give us information related to the surface of objects present on the ground, including buildings and plant canopies. Point cloud filtering and classification is thus necessary for producing digital models that more accurately describe the bare terrain surface. In this dissertation, we evaluated two methods for filtering and interpolating digital terrain models (DTM) from point clouds generated by UAVbased optical imaging. The chosen study area was the Serra do Cipó region (Minas Gerais, Brazil), characterized by rugged relief and heterogeneous vegetation cover. The first method consisted of direct filtering (classification) of the point cloud, and the second method was based on filtering the digital surface model in raster format, both followed by interpolation. The evaluated methods were adequate, with determination coefficients of the order of R² = 0.98 in relation to reference data taken by DGPS. Filtering was quite efficient for steep areas with low vegetation, and less efficient in areas of dense arboreal vegetation. The methods evaluated in the present work will contribute to the improvement and generation of DTMs based on the emerging technology offered by UAVs, which can be used as subsidies to diverse environmental studies.

A cada dia novos modelos de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) estão sendo lançados no mercado para serem utilizados em diversas aplicações, tais como mapeamento de ambientes e vigilância. Geralmente, estes robôs utilizam um sensor GPS como fonte de estimativa de localização. Contudo, para um bom funcionamento, este sensor depende de um número mínimo de satélites sincronizados com ele e que o sinal emitido pelos satélites seja recebido com boa qualidade, o que pode ser considerado um fator negativo. Uma forma de contornar este problema é empregar um sistema de localização baseado em visão computacional utilizando a câmera que já está embarcada no robô e imagens de satélite como mapa. Este sistema estima a localização do VANT através de comparações entre as imagens capturadas por ele e uma imagem de satélite, buscando encontrar a sua posição nesta imagem de satélite. Neste contexto, apresentamos uma variação do descritor BRIEF, o abBRIEF, para ser utilizado em um novo modelo de observação que também está sendo proposto. O modelo de observação é responsável por medir quão parecidas são as leituras do robô com diversas partes do mapa, para estimar a sua localização correta. Devido ao grande número de comparações necessárias, é importante que o descritor utilizado no processo seja rápido, não consuma muitos recursos computacionais e seja robusto para lidar com as várias diferenças entre as imagens. O modelo proposto foi utilizado no algoritmo de Monte Carlo (Monte Carlo Localization, MCL) para realizar a localização de VANTs e apresentou resultados satisfatórios que corroboram a eficácia do modelo e do descritor. / New models of Unnamed Aerial Vehicles (UAVs) are developed on a daily basis and applied to several tasks, such as mapping terrains and surveillance. GPS sensors are usually the main source of information to estimate the robot position, however, a downside of these sensors is that a minimum number of satellites must be available and emitting high quality signals. A vision-based system can be used to overcome this problem by using a robot embedded camera and satellite images as maps. Computational vision systems estimate the UAV localization through the comparison between the robot extracted image and several parts of the satellite image. These comparisons are performed in order to localize the part of the map which is most similar to the robot perspective. Taking into account all this information, we propose BRIEF descriptor variation, called abBRIEF, to be used on a novel observation model, also proposed in this master thesis. An observation model is responsible for evaluate how similar the robot measurements and the different map parts are. The used descriptor must run fast, consume low computational resources and be robust regarding image changes, all to compensate the large number of necessary comparisons. The proposed model is applied with Monte Carlo Localization (MCL) method to the auto localization of UAVs and presented solid results that corroborate the model and descriptor efficiency.

Recentemente, o uso dos Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) surgiu como uma ferramenta para a aquisição de dados geoespaciais. Os Modelos Digitais de Elevação (MDEs), as ortoimagens e os modelos tridimensionais gerados a partir de imagens de VANT são produtos cartográficos de grande utilidade para as mais diversas aplicações. Em vista das limitações dos VANTs e da recentidade desta ferramenta, este estudo visa determinar a correlação da configuração dos pontos de apoio e dos parâmetros do voo com a acurácia de ortofotomosaicos elaborados a partir de dados de VANT. Esta pesquisa utilizou dados de três levantamentos aerofotogramétricos distintos realizados com três aeronaves diferentes e considerou parâmetros relacionados à configuração dos pontos de apoio e à execução do voo. Foram gerados 200 ortofotomosaicos e 200 MDEs. Ao todo foram feitas 4616 observações de pontos de controle. Os resultados mostraram baixa correlação linear entre acurácia planimétrica e altimétrica. Os melhores resultados foram obtidos de forma inversa às alturas de voo. No geral, sob as condições de processamento utilizadas neste trabalho, recomenda-se o uso de 4 a 5 pontos de apoio por km², além do uso de voo cruzado. / Recently, the use of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) emerged as a tool for geospatial data acquisition. Digital Elevation Models (DEMs), orthoimages and three- dimensional models generated from UAV images are cartographic products of great utility for many different applications. Considering the recency and limitations of UAV, this study aims at determining the correlation of ground control points and flight configuration with the accuracy of orthophotomosaics based on UAV data. This research used data from three different aerial surveys, performed with three different aircrafts, and considered parameters related to ground-control points distribution and to flight missions. 200 orthophotomosaics and 200 DEMs were generated and a total of 4616 ground-control points measurements were performed. Results did not show a linear correlation between planimetric and altimetric accuracy. The best correlation results were obtained inversely related to flight height. In general, under the processing conditions used in this work, we recommend the use of 4 control points per km² and a cross flight pattern.

abstract: In the past decade, real-world applications of Vertical Take-Off and Landing (VTOL) Unmanned Aerial Vehicles (UAV) have increased significantly. There has been growing interest in one of these types of UAVs, called a tail-sitter UAV, due to its VTOL and cruise capabilities. This thesis presents the fabrication of a spherical tail-sitter UAV and derives a nonlinear mathematical model of its dynamics. The singularity in the attitude kinematics of the vehicle is avoided using Modified Rodrigues Parameters (MRP). The model parameters of the fabricated vehicle are calculated using the bifilar pendulum method, a motor stand, and ANSYS simulation software. Then the trim conditions at hover are calculated for the nonlinear model, and the rotational dynamics of the model are linearized around the equilibrium state with the calculated trim conditions. Robust controllers are designed to stabilize the UAV in hover using the H2 control and H-infinity control methodologies. For H2 control design, Linear Quadratic Gaussian (LQG) control is used. For the H infinity control design, Linear Matrix Inequalities (LMI) with frequency-dependent weights are derived and solved using the MATLAB toolbox YALMIP. In addition, a nonlinear controller is designed using the Sum-of-Squares (SOS) method to implement large-angle maneuvers for transitions between horizontal flight and vertical flight. Finally, the linear controllers are implemented in the fabricated spherical tail-sitter UAV for experimental validation. The performance trade-offs and the response of the UAV with the linear and nonlinear controllers are discussed in detail. / Dissertation/Thesis / Masters Thesis Aerospace Engineering 2018

The purpose of this thesis is to extend an existing autopilot with automatic takeoff and landing algorithms for small fixed wing unmanned aircrafts. The work has been done from a systems engineering perspective and as for solution candidates this thesis has a bias towards solutions utilizing fuzzy logic. The coveted promises of fuzzy logic was primarily the idea to have a design that was easily tunable with very little knowledge beyond flight experience for a particular aircraft. The systems engineering perspective provided a way to structure and reason about the project where the problem has been decoupled from different solutions and the work has been divided in a way that would allow multiple aspects of the project to be pursued simultaneously. Though the fuzzy logic controllers delivered functional solutions the promises related to ease of tuning was not fulfilled in a landing context. This might have been a consequence of the designs attempted but in the end a simpler solution outperformed the implemented fuzzy logic controllers. Takeoff did not present the same issues in tuning but did require some special care to handle the initial low airspeeds in an hand launch.

O uso de aeronaves não tripuladas (VANTs) tem crescido substancialmente nos últimos anos, tanto no campo militar quanto no civil. Roadmaps preveem que em um futuro próximo essas aeronaves compartilhem o espaço aéreo com aeronaves convencionais, exigindo novas arquiteturas de sistemas embarcados que possam garantir uma operação coordenada e segura desses robôs. A maior parte das suas missões baseia-se fortemente em um conjunto de sensores transportados pela aeronave como parte da payload da missão. Contudo, não é trivial a integração de diferentes missões em diferentes aeronaves, visto que ainda não há uma padronização para a comunicação nesses robôs. Para possibilitar essa associação foi proposto neste trabalho a criação de um middleware. Para que se pudesse entender sobre a área de conhecimento dos VANTs realizou-se uma pesquisa sobre esses veículos e suas aplicações e então um protocolo chamado Smart Sensor Protocol (SSP) foi modelado, utilizando-se de técnicas formais para isso. O comportamento do protocolo está modelado com diagrama de estados, seguindo uma gramática escrita utilizando a forma BNF. Este modelo foi verificado com a ferramenta UPPAAL e sua implementação testada em placas Arduino. Os resultados dos testes mostraram que o modelo é viável para o ambiente de embarcados críticos visto que ele provê as funcionalidades necessárias neste cenário sem acrescentar um overhead na comunicação / UNMANNED Aerial Vehicles applications have grown substantially in recent years, both in military and civil fields. Roadmaps predict that in the near future these aircrafts will share the airspace with the conventional planes, requiring new architectures for embedded systems which may ensure a coordinated and safe operation. Most of its tasks are mainly based on a set of sensors carried by the aircraft as part of its payload. However, it is not trivial to integrate different missions in different aircraft plataforms, since there is no standardization for communication in such robots yet. To enable this type of association it was proposed in this masters project the designing of a middleware. It has been carried out a bibliographic review to find out the state-of-the-art in such field, including the specific applications in UAVs, and then a protocol has been modeled following formal techniques. This protocol is called Smart Sensor Protocol (SSP). The SSPs behavior was modeled through state diagrams according to a grammar described using BNF form. This model was verified with the UPPAAL tool and its implementation was run and tested on Arduino boards. The test results pointed out that the model is feasible for critical embedded environments since it provides the necessary functionality in this scenario without addition of an overhead in its communication

For the last few years computer vision due to its low exploitation cost and great capabilities has been experiencing rapid growth. One of the research fields that benefits from it the most is the aircrafts positioning and collision avoidance. Light cameras with low energy consumption are an ideal solution for UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) navigation systems. With the new Swedish law – unique to Europe, that allows for civil usage of UAVs that fly on altitudes up to 120 meters, the need for reliable and cheap positioning systems became even more dire. In this thesis two possible solutions for positioning problem and one for collision avoidance were proposed and analyzed. Possibility of tracking the vehicles position both from ground and from air was exploited. Camera setup for successful positioning and collision avoidance systems was defined and preliminary results for of the systems performance were presented. / Vision systems are employed more and more often in navigation of ground and air robots. Their greatest advantages are: low cost compared to other sensors, ability to capture large portion of the environment very quickly on one image frame, and their light weight, which is a great advantage for air drone navigation systems. In the thesis the problem of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) is considered. Two different issues are tackled. First is determining the vehicles position using one down-facing or two front-facing cameras, and the other is sparse obstacle detection. Additionally, in the thesis, the camera calibration process and camera set up for navigation is discussed. Error causes and types are analyzed.

Instrument Control Sweden (ICS) is a software company that develops NATO STANAG 4586 compatible ground station software for control of unmanned systems such as unmanned aerial vehicles (UAVs). To perform testing and demonstration of the ground station software ICS needs a realistic UAV simulator that implements the STANAG 4586 protocol. This thesis studies what methods are best suited for the rapid development of such a simulator. One goal with the project was to examine what existing flight simulator systems and flight dynamics models can be used to rapidly develop a UAV simulator. Another goal was to design and implement such a simulator. It is found that it’s possible to quickly develop a UAV simulator based on existing projects such as the flight simulator FlightGear, the simulation framework OpenEaagles and the flight dynamics model (FDM) JSBSim. The design of the simulator is modular, object-oriented and features real-time design techniques. The main application is a simulation of a Vehicle Specific Module, which implements the STANAG 4586 protocol. Another module based on the OpenEaagles framework simulates the aircraft and its subsystems. A third module consists of the JSBSim FDM and simulates the flight dynamics and movements of the aircraft under the forces and moments affecting it.