Dissertação

LiDAR and Camera Sensor Fusion for Onboard sUAS Detection and Tracking EVALUATED

O aumento do número de pequenos sistemas aéreos não tripulados (sUAS) tem criado preocupações perante organizações governamentais e militares, dado que estas podem comprometer infraestruturas e ameaçar aeronaves tripuladas. Detetar e seguir aeronaves não cooperativas é essencial para construir uma solução anti-sUAS eficaz. Sensores de bordo tipicamente envolvem câmaras eletro-óticas (EO), podendo ser leves e capturar informação de alta resolução. No entanto, a procura de alvos neste contexto é computacionalmente dispendiosa e suscetível à captura de falsos positivos. Além disso, estes sensores não conseguem medir distâncias diretamente, algo que um sensor LiDAR é capaz, produzindo nuvens de pontos com uma frequência até 20 Hz e um alcance superior a 100 m. Contudo, dada a sua dispersão, estas nuvens não conseguem reconhecer pequenos alvos. Esta tese desenvolve um YOLO-based tracker para detetar e seguir visualmente sUAS e estuda a capacidade de um LiDAR para detetar sUAS a bordo de um multi-rotor. Adicionalmente, demonstra um procedimento de calibração extrínseco capaz de projetar pontos 3D do LiDAR para uma imagem de forma exata. A fusão sensorial proposta tem como objetivo criar regiões de interesse (ROI), obtidas através de deteções projetadas pelo LiDAR, para limitar a janela de procura do YOLO-based tracker. Finalmente, foram realizadas experiências com múltiplos alvos a bordo de uma aeronave, demonstrando que a fusão sensorial melhora a precisão do YOLO-based tracker de 17.0% para 91.2%, assim como a velocidade de processamento de 24 Hz para 57 Hz, mantendo valores de sensibilidade semelhantes, 41.9% comparado a 48.4%.
YOLO-based tracker, regiões de interesse, calibração extrínseca, sistemas aéreos, sUAS

janeiro 28, 2021, 17:30

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Rodrigo Martins de Matos Ventura

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Afzal Suleman

Departamento de Engenharia Mecânica (DEM)

Professor Catedrático