Made available in DSpace on 2016-08-31T13:33:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MoniqueFS_Dissert.pdf: 2578055 bytes, checksum: 595fd4f8c3d8d5457fa6c6eb6df6adff (MD5) Previous issue date: 2015-08-27 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / The Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have received increasing attention in recent years as a way to replace the expensive manned vehicles. At first, UAVs were used for military applications, and currently they are used in the research and development area, where control techniques for stability and airworthiness are the main objects of study. The full development of autonomous flight in all environments is still a challenge. In this regard, the general objective of this work is to control the propulsion system of a quadrotor UAV for indoor altitude control application. The quadrotor system developed in this work consists of frame, four propellers, flight controller, sensors, four brushless direct current motors (BLDC), electronic speed controller (ESC), battery, radio control transmitter, receiver and universal circuit battery eliminator (UBEC). The software used for the simulation of Proportional Integral Derivative (PID) control for motor speed and altitude control was Simulink®/MATLAB. For the control development, it was necessary to model the quadrotor system to obtain a mathematical representation that allows an analytical study consistent with the system behavior in practice. The mathematical modeling of the quadrotor was performed using the Euler-Lagrange formalism, because it has the same form in any system of generalized coordinates and it is more suitable for generalizations. Tests were done to ensure proper operation of each part of the system, and quadrotor experiments were performed to calculate the motor thrust factor and to identificate parameters of BLDC motors. From the parameters identified in the experiments, the transfer functions required in PID control simulation of BLDC motor speed and quadrotor altitude were obtained. The experiment relating to PID control of motor speed was performed and the obtained values were compared with the simulated ones. The simulations and tests showed expected responses compared to the results of studies reported in the literature. This work begins new researches on UAVs area at the Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA) / Os Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) têm recebido uma crescente atenção nos últimos anos como uma forma de substituir os veículos tripulados de alto custo. Inicialmente, os VANTs eram usados para aplicações militares e, atualmente são utilizados na área de pesquisa e desenvolvimento, onde as técnicas de controle para a estabilidade e navegabilidade de voos são os principais objetos de estudo. O desenvolvimento completo de voo autônomo em todos os ambientes ainda é um desafio. Neste sentido, o objetivo geral do trabalho é controlar o sistema de propulsão de um VANT do tipo quadricóptero para aplicação no controle de altitude do mesmo em ambientes fechados. O sistema do quadricóptero desenvolvido neste trabalho é composto por frame, quatro hélices, controlador de voo, sensores, quatro motores de corrente contínua sem escovas (BLDC), controlador de velocidade eletrônico (ESC), bateria, transmissor rádio-controlado, receptor e circuito universal eliminador de bateria (UBEC). O software utilizado para simulação do controle Proporcional Integral Derivativo (PID) de velocidade dos motores e do controle de altitude foi o Simulink®/MATLAB. Para o desenvolvimento do controle foi necessário modelar o sistema do quadricóptero para obter uma representação matemática que permita um estudo analítico coerente com o comportamento do sistema na prática. A modelagem matemática do quadricóptero foi realizada através do formalismo de Euler-Lagrange, por possuir a mesma forma em qualquer sistema de coordenadas generalizadas e ser mais adequado a generalizações. Testes foram feitos a fim de garantir o funcionamento adequado de cada parte do sistema do quadricóptero e experimentos foram realizados para o cálculo do fator de empuxo dos motores e para a identificação de parâmetros dos motores BLDC. A partir dos parâmetros identificados nos experimentos, foram obtidas as funções de transferência necessárias para serem utilizadas nas simulações de controle PID de velocidade do motor BLDC e de altitude do quadricóptero. Foi realizado o experimento referente ao controle PID de velocidade do motor e os valores obtidos foram comparados com os da simulação. As simulações e testes apresentaram respostas esperadas, comparados com os resultados de trabalhos relacionados na literatura. Este trabalho dá início a novas pesquisas na área de VANTs na Universidade Federal Rural do Semi-Árido (UFERSA)

A utilização de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs), também chamados UAV (Unmanned Aerial Vehicle) vem ganhando espaço nas mais diversas áreas, tais como inspeções em linhas de transmissão e em torres de fracionamento de refinarias, entre outros. Já na construção civil, estudos recentes estão sendo focados na utilização dos VANTs para inspeção de pontes, viadutos e estradas. O presente trabalho visa fornecer uma análise para o uso de VANT na área civil, na detecção de manifestações patológicas em revestimentos de argamassa, de forma a auxiliar na procura por fissuras em fachadas, sobretudo aqueles que a visualização esteja prejudicada, seja pela distância ou pela acessibilidade difícil ao local. Este trabalho analisa possíveis implementações de dois algoritmos de processamentos de imagens desenvolvidos a partir da ferramenta MATLAB para a indicação de presença de fissuras na alvenaria, obtendo o desempenho destes diferentes algoritmos quando executados em software em plataforma que possibilite a embarcação em VANTs. Utilizando a geração automática de código em C a partir do ambiente MATLAB, é realizada uma análise temporal em plataforma ARM e RISC dos algoritmos propostos, demonstrando a oportunidade de utilização de dispositivos na tarefa de processamento de imagem para a aplicação proposta. Esta análise possibilita a previsão do comportamento na utilização de um VANT, uma vez que isto pode impactar na velocidade durante a aplicação e consequentemente sua autonomia. / The use of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), has been gaining space in several areas, such as inspections of transmission lines, refineries fractionation towers among others. In the construction, recent studies have been focused on the use of UAVs for inspection of bridges, viaducts and roads. The present study aims to provide an analysis using UAVs in the civil construction area, in the detection of pathologic manifestations mortar coatings in order to aid in the search for cracks in the facades especially those that visualization is impaired, or may be the distance the accessibility difficult to spot. This paper provides an analysis of two algorithms of image processing developed from the Matlab tool for indicating the presence of cracks in masonry, getting the performance of these different algorithms when implemented in software platform that enables the vessel in UAV. Using the automatic generation of C/C++ code from the MATLAB environment is performed the temporal analysis on ARM and RISC plataform of the proposed algorithms demonstrates the opportunity to use devices in the image processing task for the proposed application. This analysis allows the prediction of the behavior of a UAV using one since it can impact velocity during application, and therefore their autonomy.

Detecção de linhas de alta tensão em ambientes complexos é uma das tarefas mais desafiadoras em inspeções que utilizam Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs). Este trabalho foca em dar uma solução para este desafio, através do desenvolvimento de um algoritmo de controle de voo de precisão, que guie o VANT de maneira autônoma sobre as linhas de alta tensão. O algoritmo proposto é baseado em quatro etapas: Captura da Imagem, Filtragem da Imagem, Detecção das Linhas e Controle de Voo. Inicialmente a imagem é redimensionada para um tamanho em que as linhas fiquem em maior evidência, depois uma sequência de filtros é aplicada na imagem para reduzir ruído e evidenciar ainda mais as linhas. Depois deste pré-tratamento, um filtro de duas dimensões com formato similar ao de uma linha de alta tensão é usado para extrair os pixels pertencentes as bordas destas linhas. Após a aplicação do filtro de duas dimensões, a Transformada de Hough é aplicada na imagem resultante para detectar os segmentos de reta. Por fim, todos os dados obtidos no processamento da imagem são utilizados para guiar o VANT de maneira autônoma pelas linhas de transmissão. O algoritmo proposto apresenta um eficiente sistema de detecção de linhas de alta tensão, para auxiliar o controle de voo autônomo de um VANT, apresentando resultados convincentes. / Power lines detection in complex environments is one of the most important and challenging tasks in Unmanned Aerial Vehicles (UAV)-based inspections. This work focuses on tackling this challenge by developing a control algorithm to support fine grain UAV control to autonomously guide the aerial platform over the power lines. The proposed algorithm is based on four stages: Image Capturing, Image Filtering, Line Detection and Flight Control. Firstly, the image is cropped to a size that fits all the power lines, then a sequence of filters is applied in the image to reduce noise and highlight these lines. After all the image's pretreatment, a 2D filter with similar shape of a power transmission line is used to extract pixels that belongs to the line's edges. Then, the Hough Transform method detects the line segments in the edges result image. Lastly all the obtained data is used to autonomously guide a UAV over the power transmission lines. The proposed algorithm presents an efficient power transmission lines detecting system to support the autonomous UAV guidance, which presents convincing results.

Ao observar a situação atual, na qual atos de vandalismo e terrorismo tornaram-se frequentes e cada vez mais presentes ao redor do mundo, principalmente em grandes cidades, torna-se clara a necessidade de equipar as forças policiais com tecnologias de observação e monitoramento inteligentes, capazes de identificar e monitorar indivíduos potencialmente perigosos que possam estar infiltrados nas multidões. Ao mesmo tempo, com sua recente popularização, veículos aéreos não tripulados, também chamados VANTs e conhecidos popularmente como "drones", acabaram por tornar-se ferramentas baratas e eficientes para diversas aplicações, incluindo observação, fornecendo a seus utilizadores a capacidade de monitorar alvos, áreas, ou prédios de forma segura e quase imperceptível. Unindo estas duas tendências, este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema multi-VANT para observção de alvos móveis em multidões, demonstrando a possibilidade de utilização de pequenos VANTs comerciais comuns para o monitoramento de grupos de pedestres. O principal objetivo de tal sistema é monitorar continuamente indivíduos de interesse em um grupo de pessoas, visitando cada um destes indivíduos alternadamente, de forma a manter um registro geral do estado de cada um deles Um sistema deste tipo poderia, por exemplo, ser utilizado por autoridades no controle de manifestações e outras atividades em que grandes grupos de pessoas estejam envolvidos, ajudando a polícia e outros órgãos a identificar indivíduos com comportamento suspeito ou agressivo mais rapidamente, evitando ou minimizando os efeitos de atitudes de vandalismo e de ataques terroristas. Com o intuíto de abordar tal problema da forma mais completa e adequada possível, esta tese apresenta a concepção e o desenvolvimento de um sistema híbrido composto de três diferentes algoritmos: um algoritmo de distribuição de alvos; um de roteamento; e um de repasse de alvos. Primeiramente, neste sistema, um algoritmo de distribuição de alvos baseado em um paradigma de mercado que simula um leilão distribui os alvos entre os VANTs da melhor forma possível. Os VANTs, por sua vez, utilizam um algoritmo genético de roteamento para resolver uma instância do Problema do Caixeiro Viajante e decidir a melhor rota para visitar cada alvo sob sua responsabilidade. Ao mesmo tempo, o sistema analisa a necessidade de redistribuição dos alvos, ativando um algoritmo capaz de realizar esta ação ao perceber sua necessidade quando na iminência de perder algum alvo de vista. Ao fim de seu desenvolvimento, o sistema proposto foi testado em uma série de experimentos especialmente desenvolvidos para avaliar seu desempenho em situações controladas e comprovar sua eficiência para realizar a missão pretendida. / Observing the current scenario, where terrorism and vandalism acts have become commonplace, particularly in big cities, it becomes clear the need to equip law enforcement forces with an efficient observation method, capable of identifying and observing potentially threatening individuals on crowds, to avoid or minimize damage in case of attacks. Moreover, with the popularization of small lightweight Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), these have become an affordable and efficient tool, which can be used to track and follow targets or survey areas or buildings quietly, safely and almost undetectably. This work presents the development of a multi-UAV based crowd monitoring system, demonstrating a system that uses small Commercial Of The Shelf (COTS) UAVs to periodically monitor a group of moving walking individuals. The goal of this work is to develop a coordination system for a swarm of UAVS capable of continuously monitoring a large group of individuals (targets) in a crowd, alternately observing each of them at a time while trying to not lose sight of any of these targets. A system equipped with a group of UAVs running this proposal can be used for law-enforcement applications, assisting authorities to monitor crowds in order to identify and to follow suspicious individuals that can have attitudes that could be classified as vandalism or linked to terrorist attack attempts To address this problem a system composed of three parts is proposed and was developed in this thesis. First, an auction algorithm was put in place to distribute interest targets among the multiple UAVs. The UAVs, in turn, make use of a genetic algorithm to calculate the order in which they would visit each of the targets on their observation queue. Moreover, a target handover algorithm was also implemented to redistribute targets among the UAVs in case the system judged that a target was about to be lost by its current observer UAV. The proposed system was evaluated through a set of experiments set-up to verify and to demonstrate the system capabilities to perform such monitoring task, proving its efficiency. During these experiments, it is made clear that the system as a whole has a great potential to solve this kind of moving target monitoring problem that can be mapped to a Time Dependent Travel Salesman Problem (TDTSP), observing targets, and redistributing them among UAVs as necessary during the mission.

Detecção de linhas de alta tensão em ambientes complexos é uma das tarefas mais desafiadoras em inspeções que utilizam Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs). Este trabalho foca em dar uma solução para este desafio, através do desenvolvimento de um algoritmo de controle de voo de precisão, que guie o VANT de maneira autônoma sobre as linhas de alta tensão. O algoritmo proposto é baseado em quatro etapas: Captura da Imagem, Filtragem da Imagem, Detecção das Linhas e Controle de Voo. Inicialmente a imagem é redimensionada para um tamanho em que as linhas fiquem em maior evidência, depois uma sequência de filtros é aplicada na imagem para reduzir ruído e evidenciar ainda mais as linhas. Depois deste pré-tratamento, um filtro de duas dimensões com formato similar ao de uma linha de alta tensão é usado para extrair os pixels pertencentes as bordas destas linhas. Após a aplicação do filtro de duas dimensões, a Transformada de Hough é aplicada na imagem resultante para detectar os segmentos de reta. Por fim, todos os dados obtidos no processamento da imagem são utilizados para guiar o VANT de maneira autônoma pelas linhas de transmissão. O algoritmo proposto apresenta um eficiente sistema de detecção de linhas de alta tensão, para auxiliar o controle de voo autônomo de um VANT, apresentando resultados convincentes. / Power lines detection in complex environments is one of the most important and challenging tasks in Unmanned Aerial Vehicles (UAV)-based inspections. This work focuses on tackling this challenge by developing a control algorithm to support fine grain UAV control to autonomously guide the aerial platform over the power lines. The proposed algorithm is based on four stages: Image Capturing, Image Filtering, Line Detection and Flight Control. Firstly, the image is cropped to a size that fits all the power lines, then a sequence of filters is applied in the image to reduce noise and highlight these lines. After all the image's pretreatment, a 2D filter with similar shape of a power transmission line is used to extract pixels that belongs to the line's edges. Then, the Hough Transform method detects the line segments in the edges result image. Lastly all the obtained data is used to autonomously guide a UAV over the power transmission lines. The proposed algorithm presents an efficient power transmission lines detecting system to support the autonomous UAV guidance, which presents convincing results.

Ao observar a situação atual, na qual atos de vandalismo e terrorismo tornaram-se frequentes e cada vez mais presentes ao redor do mundo, principalmente em grandes cidades, torna-se clara a necessidade de equipar as forças policiais com tecnologias de observação e monitoramento inteligentes, capazes de identificar e monitorar indivíduos potencialmente perigosos que possam estar infiltrados nas multidões. Ao mesmo tempo, com sua recente popularização, veículos aéreos não tripulados, também chamados VANTs e conhecidos popularmente como "drones", acabaram por tornar-se ferramentas baratas e eficientes para diversas aplicações, incluindo observação, fornecendo a seus utilizadores a capacidade de monitorar alvos, áreas, ou prédios de forma segura e quase imperceptível. Unindo estas duas tendências, este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema multi-VANT para observção de alvos móveis em multidões, demonstrando a possibilidade de utilização de pequenos VANTs comerciais comuns para o monitoramento de grupos de pedestres. O principal objetivo de tal sistema é monitorar continuamente indivíduos de interesse em um grupo de pessoas, visitando cada um destes indivíduos alternadamente, de forma a manter um registro geral do estado de cada um deles Um sistema deste tipo poderia, por exemplo, ser utilizado por autoridades no controle de manifestações e outras atividades em que grandes grupos de pessoas estejam envolvidos, ajudando a polícia e outros órgãos a identificar indivíduos com comportamento suspeito ou agressivo mais rapidamente, evitando ou minimizando os efeitos de atitudes de vandalismo e de ataques terroristas. Com o intuíto de abordar tal problema da forma mais completa e adequada possível, esta tese apresenta a concepção e o desenvolvimento de um sistema híbrido composto de três diferentes algoritmos: um algoritmo de distribuição de alvos; um de roteamento; e um de repasse de alvos. Primeiramente, neste sistema, um algoritmo de distribuição de alvos baseado em um paradigma de mercado que simula um leilão distribui os alvos entre os VANTs da melhor forma possível. Os VANTs, por sua vez, utilizam um algoritmo genético de roteamento para resolver uma instância do Problema do Caixeiro Viajante e decidir a melhor rota para visitar cada alvo sob sua responsabilidade. Ao mesmo tempo, o sistema analisa a necessidade de redistribuição dos alvos, ativando um algoritmo capaz de realizar esta ação ao perceber sua necessidade quando na iminência de perder algum alvo de vista. Ao fim de seu desenvolvimento, o sistema proposto foi testado em uma série de experimentos especialmente desenvolvidos para avaliar seu desempenho em situações controladas e comprovar sua eficiência para realizar a missão pretendida. / Observing the current scenario, where terrorism and vandalism acts have become commonplace, particularly in big cities, it becomes clear the need to equip law enforcement forces with an efficient observation method, capable of identifying and observing potentially threatening individuals on crowds, to avoid or minimize damage in case of attacks. Moreover, with the popularization of small lightweight Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), these have become an affordable and efficient tool, which can be used to track and follow targets or survey areas or buildings quietly, safely and almost undetectably. This work presents the development of a multi-UAV based crowd monitoring system, demonstrating a system that uses small Commercial Of The Shelf (COTS) UAVs to periodically monitor a group of moving walking individuals. The goal of this work is to develop a coordination system for a swarm of UAVS capable of continuously monitoring a large group of individuals (targets) in a crowd, alternately observing each of them at a time while trying to not lose sight of any of these targets. A system equipped with a group of UAVs running this proposal can be used for law-enforcement applications, assisting authorities to monitor crowds in order to identify and to follow suspicious individuals that can have attitudes that could be classified as vandalism or linked to terrorist attack attempts To address this problem a system composed of three parts is proposed and was developed in this thesis. First, an auction algorithm was put in place to distribute interest targets among the multiple UAVs. The UAVs, in turn, make use of a genetic algorithm to calculate the order in which they would visit each of the targets on their observation queue. Moreover, a target handover algorithm was also implemented to redistribute targets among the UAVs in case the system judged that a target was about to be lost by its current observer UAV. The proposed system was evaluated through a set of experiments set-up to verify and to demonstrate the system capabilities to perform such monitoring task, proving its efficiency. During these experiments, it is made clear that the system as a whole has a great potential to solve this kind of moving target monitoring problem that can be mapped to a Time Dependent Travel Salesman Problem (TDTSP), observing targets, and redistributing them among UAVs as necessary during the mission.

A utilização de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs), também chamados UAV (Unmanned Aerial Vehicle) vem ganhando espaço nas mais diversas áreas, tais como inspeções em linhas de transmissão e em torres de fracionamento de refinarias, entre outros. Já na construção civil, estudos recentes estão sendo focados na utilização dos VANTs para inspeção de pontes, viadutos e estradas. O presente trabalho visa fornecer uma análise para o uso de VANT na área civil, na detecção de manifestações patológicas em revestimentos de argamassa, de forma a auxiliar na procura por fissuras em fachadas, sobretudo aqueles que a visualização esteja prejudicada, seja pela distância ou pela acessibilidade difícil ao local. Este trabalho analisa possíveis implementações de dois algoritmos de processamentos de imagens desenvolvidos a partir da ferramenta MATLAB para a indicação de presença de fissuras na alvenaria, obtendo o desempenho destes diferentes algoritmos quando executados em software em plataforma que possibilite a embarcação em VANTs. Utilizando a geração automática de código em C a partir do ambiente MATLAB, é realizada uma análise temporal em plataforma ARM e RISC dos algoritmos propostos, demonstrando a oportunidade de utilização de dispositivos na tarefa de processamento de imagem para a aplicação proposta. Esta análise possibilita a previsão do comportamento na utilização de um VANT, uma vez que isto pode impactar na velocidade durante a aplicação e consequentemente sua autonomia. / The use of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), has been gaining space in several areas, such as inspections of transmission lines, refineries fractionation towers among others. In the construction, recent studies have been focused on the use of UAVs for inspection of bridges, viaducts and roads. The present study aims to provide an analysis using UAVs in the civil construction area, in the detection of pathologic manifestations mortar coatings in order to aid in the search for cracks in the facades especially those that visualization is impaired, or may be the distance the accessibility difficult to spot. This paper provides an analysis of two algorithms of image processing developed from the Matlab tool for indicating the presence of cracks in masonry, getting the performance of these different algorithms when implemented in software platform that enables the vessel in UAV. Using the automatic generation of C/C++ code from the MATLAB environment is performed the temporal analysis on ARM and RISC plataform of the proposed algorithms demonstrates the opportunity to use devices in the image processing task for the proposed application. This analysis allows the prediction of the behavior of a UAV using one since it can impact velocity during application, and therefore their autonomy.

A utilização de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs), também chamados UAV (Unmanned Aerial Vehicle) vem ganhando espaço nas mais diversas áreas, tais como inspeções em linhas de transmissão e em torres de fracionamento de refinarias, entre outros. Já na construção civil, estudos recentes estão sendo focados na utilização dos VANTs para inspeção de pontes, viadutos e estradas. O presente trabalho visa fornecer uma análise para o uso de VANT na área civil, na detecção de manifestações patológicas em revestimentos de argamassa, de forma a auxiliar na procura por fissuras em fachadas, sobretudo aqueles que a visualização esteja prejudicada, seja pela distância ou pela acessibilidade difícil ao local. Este trabalho analisa possíveis implementações de dois algoritmos de processamentos de imagens desenvolvidos a partir da ferramenta MATLAB para a indicação de presença de fissuras na alvenaria, obtendo o desempenho destes diferentes algoritmos quando executados em software em plataforma que possibilite a embarcação em VANTs. Utilizando a geração automática de código em C a partir do ambiente MATLAB, é realizada uma análise temporal em plataforma ARM e RISC dos algoritmos propostos, demonstrando a oportunidade de utilização de dispositivos na tarefa de processamento de imagem para a aplicação proposta. Esta análise possibilita a previsão do comportamento na utilização de um VANT, uma vez que isto pode impactar na velocidade durante a aplicação e consequentemente sua autonomia. / The use of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), has been gaining space in several areas, such as inspections of transmission lines, refineries fractionation towers among others. In the construction, recent studies have been focused on the use of UAVs for inspection of bridges, viaducts and roads. The present study aims to provide an analysis using UAVs in the civil construction area, in the detection of pathologic manifestations mortar coatings in order to aid in the search for cracks in the facades especially those that visualization is impaired, or may be the distance the accessibility difficult to spot. This paper provides an analysis of two algorithms of image processing developed from the Matlab tool for indicating the presence of cracks in masonry, getting the performance of these different algorithms when implemented in software platform that enables the vessel in UAV. Using the automatic generation of C/C++ code from the MATLAB environment is performed the temporal analysis on ARM and RISC plataform of the proposed algorithms demonstrates the opportunity to use devices in the image processing task for the proposed application. This analysis allows the prediction of the behavior of a UAV using one since it can impact velocity during application, and therefore their autonomy.

A segurança nos voos de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) é uma importante questão e vem ganhando destaque devido a uma série de acidentes com tais aeronaves. O aumento do número de aeronaves no espaço aéreo e a autonomia cada vez maior para realizar missões estão entre outros elementos que merecem destaques. No entanto, pouca atenção tem sido dada a autonomia da aeronave em casos emergenciais [Contexto]. Nesse contexto, o desenvolvimento de algoritmos que efetuem o planejamento de rotas na ocorrência de situações críticas é fundamental para obter maior segurança aérea. Eventuais situações de insegurança podem estar relacionadas a uma falha nos equipamentos do veículo aéreo que impede a continuação da missão em curso pela aeronave [Lacuna]. A presente pesquisa avança o estado da arte considerando um conceito chamado In-Flight Awareness (IFA), que estabelece consciência situacional em VANTs, visando maior segurança de voo. Os estudos também avançam na proposição de modelos matemáticos que representem o estado da aeronave avariada, viabilizando o pouso emergencial e minimizando possíveis danos [Propósito]. Este trabalho utiliza técnicas de computação evolutiva como Algoritmos Genéticos (AG) e Algoritmos Genéticos Multi-Populacional (AGMP), além de uma Heurística Gulosa (HG) e um modelo de Programação Linear Inteira Mista (PLIM) no tratamento de falhas críticas juntamente com o conceito de IFA [Metodologia]. As soluções obtidas foram avaliadas através de experimentos offline usando os modelos matemáticos desenvolvidos, além de validadas em um simulador de voo e em um voo real. De forma geral, o AG e AGMP obtiveram resultados equivalentes, salvando o VANT em aproximadamente 89% dos mapas. A HG conseguiu trazer a aeronave até uma região bonificadora em 77% dos mapas dentro de um tempo computacional abaixo de 1 segundo. No modelo PLIM, o tempo gasto foi de cerca de quatro minutos já que garantia a otimalidade da solução encontrada. Devido ao seu elevado tempo computacional, uma estratégia evolvendo rotas pré-calculadas foi definida a partir do PLIM, mostrando-se bastante promissora. Nos experimentos envolvendo simulador de voo foram testadas diferentes condições de vento e se verificou que mesmo sobre tais condições os métodos desenvolvidos conseguiram efetuar o pouso com segurança [Resultado]. O trabalho apresentado colabora com a segurança de Veículos Aéreos Não Tripulados e com a proposta de modelos matemáticos que representem a aeronave em caso de situações críticas. Os métodos, de forma geral, mostraram-se promissores na resolução do problema de pouso emergencial já que trouxeram a aeronave com segurança até regiões interessantes ao pouso em um baixo tempo computacional. Isso foi atestado pelos resultados obtidos a partir das simulações offline, em simulador de voo e em voo real [Conclusão]. As principais contribuições do trabalho são: modelagem de regiões adequadas ao pouso, modelagem de falhas, arquitetura do sistema planejador de rotas e modelo linear para para pouso emergencial [Contribuição]. / The security involved in flights of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) is an important issue and is achieving prominence due to a number of accidents involving such aircraft. Other elements that deserve highlights are the increase in the number of aircraft in the airspace and autonomy to perform missions, however, little attention has been given to the autonomy of the aircraft in emergency cases [Context]. In this context, the development of algorithms that contribute significantly to the path planning in the event of critical situations is essential for more air traffic. Possible situations of insecurity may be related to a failure in the equipment of vehicle that prevents the continuation of the current mission by aircraft [Gap]. The research advances the state of the art considering a concept called In-Flight Awareness (IFA), which provides situational awareness in UAVs aiming at greater flight safety. Advances also in the developing of mathematical models that represent the state of the damaged aircraft, with the purpose to execute the emergency landing by minimizing damages [Purpose]. Thus, this work applies evolutionary computation techniques such as Genetic Algorithms (GA) and Multi-Population Genetic Algorithms (MPGA), as well as a Greedy Heuristic (GH) and a Mixed Integer Linear Programming (MILP) model to deal with critical situations along with the concept of IFA [Methodology]. The solutions obtained were evaluated through offline experiments using the developed mathematical models, which were validated in a flight simulator and a real-world flight. In General, the GA and MPGA reached similar results by saving the UAV in approximately 89% of the maps, while the GH was able to bring the aircraft to a bonus region for 77% of maps within a feasible computational time lower than 1 second. In the MILP model, the time spent was about four minutes since it guarantees optimality of the solution found. Due to such high computational time, a strategy involving nearby routes pre-calculated was defined from the MILP which was very promising. In experiments involving flight simulator, different wind conditions were tested and it was found that even under such conditions the methods developed have managed to execute the landing safely [Result]. The work presented collaborates with the safety of Unmanned Aerial Vehicles and with the proposal of mathematical models that represent the aircraft under critical situations. The methods, in general, were promising since they brought the aircraft to execute a safe landing within a low computational time as shown by offline simulations, flight simulator and real flight [Conclusion]. The main contributions are: fault modeling, system architecture planner routes and linear model for emergency landing. [Contribution].

Ao observar a situação atual, na qual atos de vandalismo e terrorismo tornaram-se frequentes e cada vez mais presentes ao redor do mundo, principalmente em grandes cidades, torna-se clara a necessidade de equipar as forças policiais com tecnologias de observação e monitoramento inteligentes, capazes de identificar e monitorar indivíduos potencialmente perigosos que possam estar infiltrados nas multidões. Ao mesmo tempo, com sua recente popularização, veículos aéreos não tripulados, também chamados VANTs e conhecidos popularmente como "drones", acabaram por tornar-se ferramentas baratas e eficientes para diversas aplicações, incluindo observação, fornecendo a seus utilizadores a capacidade de monitorar alvos, áreas, ou prédios de forma segura e quase imperceptível. Unindo estas duas tendências, este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema multi-VANT para observção de alvos móveis em multidões, demonstrando a possibilidade de utilização de pequenos VANTs comerciais comuns para o monitoramento de grupos de pedestres. O principal objetivo de tal sistema é monitorar continuamente indivíduos de interesse em um grupo de pessoas, visitando cada um destes indivíduos alternadamente, de forma a manter um registro geral do estado de cada um deles Um sistema deste tipo poderia, por exemplo, ser utilizado por autoridades no controle de manifestações e outras atividades em que grandes grupos de pessoas estejam envolvidos, ajudando a polícia e outros órgãos a identificar indivíduos com comportamento suspeito ou agressivo mais rapidamente, evitando ou minimizando os efeitos de atitudes de vandalismo e de ataques terroristas. Com o intuíto de abordar tal problema da forma mais completa e adequada possível, esta tese apresenta a concepção e o desenvolvimento de um sistema híbrido composto de três diferentes algoritmos: um algoritmo de distribuição de alvos; um de roteamento; e um de repasse de alvos. Primeiramente, neste sistema, um algoritmo de distribuição de alvos baseado em um paradigma de mercado que simula um leilão distribui os alvos entre os VANTs da melhor forma possível. Os VANTs, por sua vez, utilizam um algoritmo genético de roteamento para resolver uma instância do Problema do Caixeiro Viajante e decidir a melhor rota para visitar cada alvo sob sua responsabilidade. Ao mesmo tempo, o sistema analisa a necessidade de redistribuição dos alvos, ativando um algoritmo capaz de realizar esta ação ao perceber sua necessidade quando na iminência de perder algum alvo de vista. Ao fim de seu desenvolvimento, o sistema proposto foi testado em uma série de experimentos especialmente desenvolvidos para avaliar seu desempenho em situações controladas e comprovar sua eficiência para realizar a missão pretendida. / Observing the current scenario, where terrorism and vandalism acts have become commonplace, particularly in big cities, it becomes clear the need to equip law enforcement forces with an efficient observation method, capable of identifying and observing potentially threatening individuals on crowds, to avoid or minimize damage in case of attacks. Moreover, with the popularization of small lightweight Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), these have become an affordable and efficient tool, which can be used to track and follow targets or survey areas or buildings quietly, safely and almost undetectably. This work presents the development of a multi-UAV based crowd monitoring system, demonstrating a system that uses small Commercial Of The Shelf (COTS) UAVs to periodically monitor a group of moving walking individuals. The goal of this work is to develop a coordination system for a swarm of UAVS capable of continuously monitoring a large group of individuals (targets) in a crowd, alternately observing each of them at a time while trying to not lose sight of any of these targets. A system equipped with a group of UAVs running this proposal can be used for law-enforcement applications, assisting authorities to monitor crowds in order to identify and to follow suspicious individuals that can have attitudes that could be classified as vandalism or linked to terrorist attack attempts To address this problem a system composed of three parts is proposed and was developed in this thesis. First, an auction algorithm was put in place to distribute interest targets among the multiple UAVs. The UAVs, in turn, make use of a genetic algorithm to calculate the order in which they would visit each of the targets on their observation queue. Moreover, a target handover algorithm was also implemented to redistribute targets among the UAVs in case the system judged that a target was about to be lost by its current observer UAV. The proposed system was evaluated through a set of experiments set-up to verify and to demonstrate the system capabilities to perform such monitoring task, proving its efficiency. During these experiments, it is made clear that the system as a whole has a great potential to solve this kind of moving target monitoring problem that can be mapped to a Time Dependent Travel Salesman Problem (TDTSP), observing targets, and redistributing them among UAVs as necessary during the mission.