Desenvolvimento de módulos para planeamento e controlo de execução de missões de veículos aéreos não tripulados

Com a evolução da tecnologia, os UAVs (unmanned aerial vehicles) são cada vez mais utilizados, não só em missões de risco para o ser Humano, mas também noutro tipo de missões, como é o caso de missões de inspeção, vigilância, busca e salvamento. Isto devese ao baixo custo das plataformas assim como à sua enorme fiabilidade e facilidade de operação. Esta dissertação surge da necessidade de aumentar a autonomia dos UAVs do projeto PITVANT (Projeto de Investigação e Tecnologia em Veículos Aéreos Não Tripulados), projeto de investigação colaborativa entre a AFA (Academia da Força Aérea) e a FEUP (Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto), relativamente ao planeamento de trajetórias entre dois pontos no espaço, evitando os obstáculos que intersetem o caminho. Para executar o planeamento da trajetória mais curta entre dois pontos, foi implementado o algoritmo de pesquisa A*, por ser um algoritmo de pesquisa de soluções ótimas. A área de pesquisa é decomposta em células regulares e o centro das células são os nós de pesquisa do A*. O tamanho de cada célula é dependente da dinâmica de cada aeronave. Para que as aeronaves não colidam com os obstáculos, foi desenvolvido um método numérico baseado em relações trigonométricas para criar uma margem de segurança em torno de cada obstáculo. Estas margens de segurança são configuráveis, sendo o seu valor por defeito igual ao raio mínimo de curvatura da aeronave à velocidade de cruzeiro. De forma a avaliar a sua escalabilidade, o algoritmo foi avaliado com diferentes números de obstáculos. As métricas utilizadas para avaliação do algoritmo foram o tempo de computação do mesmo e o comprimento do trajeto obtido. Foi ainda comparado o desempenho do algoritmo desenvolvido com um algoritmo já implementado, do tipo fast marching.With the evolution of technology, UAVs (unmanned aerial vehicles) are being used, not only on missions with risk to humans, but also on other types of missions, such as, inspection, surveillance, search and rescue. This is due to the low cost of the platforms, and their great ease of operation and reliability. This project arises from the need to increase the autonomy of UAVs inside PITVANT project, regarding the planning of trajectories between two points in space, avoiding obstacles that intersect the way. To plan the shortest path between two points, the A * search algorithm was implemented, because it gives an optimal path. The search area was broken down into regular cells and their centers are the nodes of the A * search algorithm. The size of each cell is dependent on the dynamics of each aircraft. To avoiding aircraft from touching the obstacles, it was developed a numerical method based on trigonometric relationships, to create a safety margin around each obstacle. These safety margins are configurable, by default, these margins have the value of the minimum radius of curvature of the aircraft at cruising speed. In order to evaluate its scalability, the algorithm was evaluated with different numbers of obstacles. The metric used to evaluate the algorithm were the computation time and the length of the path obtained. The performance of the algorithm developed was also compared with an algorithm from fast marching family