Navegação autônoma de VANT em período noturno com imagens infravermelho termal

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Wanessa da Silva
• Orientador(a): Nandamudi Lankalapalli Vijaykumar, Elcio Hideiti Shiguemori
• Banca de defesa: Sergio Rosim, Alexandre Carlos Brandão Ramos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação do INPE em Computação Aplicada
• País: BR
• Resumo em Inglês: Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have been increasing for being employed for several applications where human intervention is impossible, exhaustive, risky or expensive, such as monitoring traffic, search and rescue, border vigilance, among others. This increase in its use has led to investigate approaches for autonomous navigation. One of such approaches is employing image processing instead of Global Positioning System as the latter may fail or its signal blocked. In spite of being employed in several applications, it is still a challenge for flying UAVs during night periods. Therefore, this Masters dissertation proposes and develops a method that is able to estimate the geographic position of a UAV during nights based on thermal infrared images captured by it as well as the satellite image of the region from the visible band. In order to automatically register correctly the aerial and satellite images, information on extracted borders by means of Artificial Neural Networks (ANNs) and correlation index will be used to estimate UAVs position as many of the published literature were successful in employing such techniques. The automatic configuration of ANN has been conducted by employing Multiple Particle Collision Algorithm (MPCA). The results obtained with these techniques show promise for use in autonomous navigation of UAV at nighttime.
• Link de acesso: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m21b/2016/08.08.20.34

Atualmente o emprego de Veículos Aéreos Não Tripulados tem aumentado consideravelmente e se tornado indispensável para diversas aplicações onde a intervenção humana é impossível, exaustiva, arriscada ou cara, como por exemplo monitoramento de tráfego, operação de busca e resgate, vigilância de fronteiras, entre outras. Com esse aumento no emprego de Veículos Aéreos Não Tripulados, a navegação autônoma tem sido tema de diversas pesquisas. Para dar solução a esta navegação autônoma vários sistemas têm sido utilizados, um deles é com uso de processamento de imagens, que é uma alternativa ao sistema mais empregado que utiliza o Sistema de Posicionamento Global, que pode apresentar falhas ou bloqueio do sinal. Apesar do emprego em diversas aplicações de Veículos Aéreos Não Tripulados equipados por um sistema de navegação autônoma baseada em imagens, há um desafio em dotá-los com a capacidade de voo noturno. Neste contexto, esta dissertação de mestrado apresenta um método capaz de estimar a posição geográfica do Veículo Aéreo Não Tripulado durante um voo noturno com uso de imagens aéreas no espectro do infravermelho termal capturadas pela aeronave, buscando a região sobrevoada em uma imagem de satélite georreferenciada no espectro do visível. Para fazer o registro automático entre imagem aérea e de satélite, são utilizadas informações de bordas extraídas por Redes Neurais Artificiais e cálculo do coeficiente de correlação para fazer a estimação da posição da aeronave, pois são empregadas com sucesso em trabalhos relacionados. No sentido de se fazer a configuração automática da Redes Neurais Artificiais, o Algoritmo de Colisão de Múltiplas Partículas é empregado. Os resultados obtidos com as técnicas empregadas mostram-se promissores para emprego na navegação autônoma de Veículo aéreo não tripulado em período noturno.