Ciclo de Seminários em Computação – \”Navegação autônoma de vant por imagens de LiDAR\”

Resumo:  Nas últimas décadas, observou-se um aumento gradativo na utilização de Veículo Aéreo Não Tripulado VANT em diversas áreas, entre elas, monitoramento do uso da terra, operações de busca e resgate, acompanhamento de impactos ambientais, vigilância de fronteiras, entre outras. Há expectativas no aumento do emprego de VANT em aplicações civis e militares devido ao baixo custo de desenvolvimento e operacional, quando comparados com aeronaves tripuladas. A ausência de tripulação embarcada durante o emprego de VANT, principalmente em missões de grande periculosidade, também é uma vantagem, pois diminui os riscos à vida humana. Com o aumento do emprego de VANT o desenvolvimento de sistemas para a sua navegação autônoma tem sido tema de diversas pesquisas. Uma das tarefas dos sistemas de navegação autônoma de VANT é estimar sua posição. A grande maioria dos sistemas de navegação autônoma de VANT utilizam a fusão de dados do Sistema de Navegação Inercial (INS, do inglês, Inertial Navigation System) com os dados do Sistema de Navegação Global por Satélite (Global Navigation Satellite System) (principalmente o Sistema de Posicionamento Global (GPS, do inglês, Global Positioning System)) para estimar a posição do VANT. Mas o GNSS pode sofrer interferência em seu sinal devido a ataques maliciosos e a fenômenos naturais. O desenvolvimento de um sistema de visão computacional, que utiliza imagens capturadas e processadas em tempo de voo para determinar a localização do VANT, pode substituir a informação do GNSS. Entretanto, ainda é um desafio o desenvolvimento de um sistema de estimação da posição do VANT por processamento de imagens para operar durante a navegação da aeronave sobre regiões cobertas por água (por exemplo, o oceano) e em condições de baixa ou sem luminosidade.

Neste contexto, esta palestra apresenta uma metodologia que estima a posição geográfica de um VANT quando este sobrevoa regiões cobertas por água e regiões com baixa ou sem luminosidade utilizando imagens provenientes de um sensor ativo denominado Light Detection And Ranging (LiDAR). A metodologia proposta utiliza a fusão de dados, por um Filtro de Partículas Adaptativo (FPA), de duas técnicas de visão computacional, odometria visual e registro automático de imagens, para estimar a posição da aeronave. O sistema de estimação da posição requer que o processamento seja feito em sistemas embarcados e em tempo de voo, por este motivo, a metodologia proposta é desenvolvida em computadores portáteis e de baixo consumo e que permitam a computação de alto desempenho.