Dissertação
6D UAV pose estimation for ship landing guidance EVALUATED
Dado o movimento imprevisı́vel da embarcação, aterrar um Veı́culo Aéreo Não Tripulado (VANT) abordo de um barco de patrulha é uma tarefa desafiante, sendo a sua automatização essencial. O controlo automatizado depende da estimativa da pose do VANT, habitualmente obtida a partir de sensores a bordo do veı́culo. Dadas as limitações dos sensores e o seu consumo energético, propomos um método que estima a pose externamente ao VANT. Baseado em imagens RGB captadas a partir do convés do navio, o nosso método estima directamente a pose do VANT em relação ao local de aterragem, removendo a dependência de quaisquer sensores adicionais. É proposto um método de seguimento baseado no modelo geométrico do VANT, utilizando um Rao-Blackwellized Particle Filter (RBPF), que modela a translação aproximando-a por um conjunto de hipóteses. Além disso, utilizando uma rede autoencoder treinada com o modelo geométrico do VANT, é modelada uma distribuição da rotação por cada hipótese da translação. Isto permite uma redução do espaço de amostragem de 6D para 3D. Além disso, propomos um processo de pesagem das partı́culas que combina as contribuições de uma distribuição verosimilhança da rotação com uma verosimilhança baseada num detector. O treino das redes neuronais e a validação do método proposto utilizam imagens geradas a partir de um simulador gráfico realista. Os resultados mostram que o nosso método de pesagem é benéfico quando comparado com a abordagem de partida e com uma abordagem estado da arte. Além disso, a nossa abordagem mostra ter robustez a objectos com simetrias geométricas.
setembro 16, 2021, 10:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Alexandre José Malheiro Bernardino
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Associado