Navegação autônoma de VANTs baseada em imagens orbitais e métodos de otimização

Exportado OPUSMade available in DSpace on 2019-08-12T04:07:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ppgee___disserta__o_de_mestrado___968___ufmg.pdf: 17014017 bytes, checksum: 532c3605012bf7e163b14902d48f5f1f (MD5) Previous issue date: 16A navegação de um Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT) baseada emimagens pode ser tratada como um problema de otimização. É necessário determinar basicamente quatro parâmetros do VANT: posição latitudinal e longitudinal, rotação e altitude. A escolha dos valores mais apropriados para estes parâmetros determina o melhor casamento entre as imagens registrada pelo VANT e a georreferenciadado satélite e, consequentemente, no menor erro de estimação da suatrajetória. Atualmente, o principal sistema de navegação utilizado é o GPS, no entanto, há alguns fatores que limitam a utilização desta tecnologia, sendo, então, necessárias outras alternativas para tornar a navegação segura, con-fiável e autônoma. A abordagem mais comum é utilizar um módulo de visão computacional para auxiliar a navegação do VANT. Quando a altitude e rotação do VANT são desconhecidas ou muito imprecisas, uma alternativa à técnica geralmente adotada, o template matching, é o uso de métodos de otimização. Amplamente utilizados na área médica, porém ainda pouco explorados na navegação autônoma de VANTS, os métodos de otimização podem ser usados para estimar a posição do VANT com uma medida de dissimilaridade como função objetivo dos métodos para realizar o casamento entre as imagens. Neste trabalho foram utilizados métodos de otimização determinísticos eestocásticos, medidas de dissimilaridade contínuas baseadas em intensidade e discretas baseadas em extração de características, e imagens reais obtidas de sensores distintos de diferentes tipos de terreno (urbano, rural e litorâneo). A proposta deste trabalho é avaliar a utilização de métodos de otimização na navegação autônoma de VANTs baseada em imagens em relação à precisão, acurácia e ao tempo de processamento. A aplicação dos métodos de otimização mostrou-se promissora, principalmente, por permitir estimar variáveis como a rotação e a altitude e pela possibilidade de paralelização dos algoritmos. Além disso, foi possível identicar os métodos de otimização e as medidas de dissimilaridade mais apropriados para serem utilizados em aplicações práticas.The image-based navigation of an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) canbe treated as an optimization problem. It's necessary to determine basically four UAV's parameters: latitudinal and longitudinal position, rotation and height. The choice of the most suitable values for these parameters determines the better matching between UAV's registered images and the georeferenced satellite images and, consequently, the smaller estimation error of its trajectory. Nowadays, the main navigation system used is GPS, however there are some factors that limit the use of this technology, so other alternatives are necessary to make navigation safe, reliable and autonomous. The most common approach is to use a computer vision module to aid the navigation of the UAV. When the UAV's rotation and height are unknown or very imprecise, an alternative to the commonly adopted technique, template matching, is the use of optimization methods. Widely used in the medical eld, but still little explored in the UAV's autonomous navigation, optimization methods can be used to estimate the UAV's position with a dissimilarity measure as an objective function of the methods to perform the matching between the images. In this work, deterministic and stochastic optimization methods were used, continuous dissimilarity measures based on intensity and discrete based on extraction of characteristics, and real images obtained from distinct sensors of dierent terrain types (urban, rural and coastal).The purpose of this work is to evaluate the use of optimization methodsin the UAV's image-based autonomous navigation in relation to precision,accuracy and processing time. The application of the optimization methods proved to be promising, mainly because it allows to estimate variables such as rotation and altitude and the possibility of parallelization of the algorithms. Moreover, it was possible to identify the optimization methods and the dissimilarity measures most appropriate to be used in practical applications