Dissertação
Bio-inspired Optical Flow Applied to MAV Landing EVALUATED
A capacidade para voar autonomamente é de extrema importância para Micro AeroVeículos quando o veículo ou o meio ambiente saem da linha de visão do operador. Como os Micro AeroVeículos são ultraleves, as soluções de navegação autónomas encontradas também devem ser ultraleves. Para tal, a inspiração dos engenheiros veio da biologia. Experiências mostram que moscas e abelhas navegam e aterram controlando duas variáveis apenas: fluxo ventral e divergência do fluxo óptico. Os algoritmos actuais que calculam estas variáveis não são suficientemente expeditos para manobras rápidas uma vez que usam câmaras com frames. Por outro lado, sensores neuromórficos têm arquitecturas muito simples, são pequenos e muito mais rápidos do que as câmeras de video convencionais, o que os torna um atractivo para manobras rápidas. Neste projecto investigamos como é que os sistemas neuromórficos melhoram a computação de fluxo ventral e divergência. Dois algoritmos muito diferentes são implementados e comparados. Um deles for desenhado especificamente para processar dados de sensores neuromórficos. O segundo é uma adaptação de um algoritmo para câmaras convencionais. Para este último, propomos um aperfeiçoamento que nos nossos testes melhorou os resultados em 29%. Todos os dados visuais foram adquiridos com o Sensor Neuromórfico de Visão Dinâmica instalado num AR.Drone. Este aero-veículo foi seguido por um sistema de localização visual que foi usado para comparar e avaliar os algoritmos acima referidos. Os dados experimentais foram processados de modo a obter o coeficiente de correlação e a raiz do erro quadrático médio.
outubro 23, 2015, 13:30
Publicação
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Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Mecânica (DEM)
Professor Auxiliar