Dissertação
Modeling and Optimization of an Obstacle Detection System for Small UAVs EVALUATED
Nos últimos anos, o mercado de veículos aéreos não tripulados (UAV) foi-se expandindo e diversificando substancialmente. Este trabalho apresenta uma solução para o aumento da segurança durante o voo de UAVs pequenos de asa fixa, no que diz respeito à deteção de obstáculos durante o voo. Esta tarefa foi alcançada através da realização de um estudo de mercado sobre os sensores disponíveis, de forma a encontrar os mais adequados a equipar no UAV e modelando-os, para que estes modelos pudessem ser integrados em simulações de deteção e prevenção de colisões. Também foi feito um estudo sobre diferentes filtros de rastreio e técnicas de fusão de sensores, onde o Filtro de Kalman de Medição Convertida e a técnica de Filtro Ponderado foram consideradas as melhores opções. Nas simulações realizadas, o método de evasão utilizado foi o dos Campos Potenciais por ser computacionalmente barato e por fornecer soluções viáveis em tempo real. Vários estudos paramétricos foram conduzidos para testar o desempenho dos sensores estudados e para averiguar como os diferentes parâmetros do sensor afetam o sucesso da evasão de obstáculos. Nestes testes, as características dos sensores foram consideradas adequadas para evitar obstáculos quando integrados em pequenos UAVs. Também foi realizado um estudo de otimização, utilizando um algoritmo genético, para encontrar, para várias configurações de sensores, as orientações que resultassem no melhor desempenho para um conjunto de cenários gerados aleatoriamente e, no geral, o sistema desenvolvido forneceu uma solução satisfatória.
janeiro 28, 2021, 9:0
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