Estratégias para aumentar a robustez de estimação de posição geográfica em VANTs através de imagens

Nesta dissertação são propostas distintas abordagens para melhorar o processo de estimação de posição geográfica através de imagens capturadas por VANTs (Veículos Aéreos Não Tripulados). Em primeiro lugar, visando fazer mais robusta a navegação autônoma destas aeronaves sem a necessidade de utilizar o sinal do GPS (Global Position System), duas novas abordagens de casamento de imagens e com baixo tempo de processamento foram desenvolvidas. A primeira utiliza um extrator de bordas canny adaptativo e a segunda utiliza limiarização. Com essas técnicas é possível dar solução aos problemas de sobrestimação de bordas e de inclusão de ruído que afetam a comparação das imagens e, consequentemente, a estimação de posição. Em segundo lugar, duas abordagens foram desenvolvidas para fazer correção de distorção projetiva, ajuste de escala, rotação e translação em imagens aéreas capturadas por VANTs quando a posição da câmera não é perpendicular a Terra. A primeira delas é uma técnica que toma como base o conhecimento prévio dos ângulos de inclinação do VANT, fornecidos pelos sensores inerciais da aeronave para obter a matriz homográfica e corrigir a imagem. Estes ángulos compõem os parâmetros de rotação da matriz homogrâfica, que é também composta por outras matrizes concatenadas que representamparâmetros intrínsecos da câmera e de translação na imagem. A segunda abordagem apresenta uma robusta correção de distorção projetiva e espectral nas imagens aéreas. Esta técnica baseia-se no casamento de pontos característicos extraídos entre a imagemcapturada pelo VANT e a imagem georeferenciada, utilizando os algoritmos SURF e MSAC para estimar os parâmetros que compõem a matriz homográfica e, desta forma, corrigir a imagem. A avaliação das abordagens propostas leva a consideração diferentes tipos de terreno(vegetação, urbano e rodovia) na aplicação dos testes. Também, é considerada a avaliação com imagens de diferentes sensores com distorção de perspectiva, escala, rotação e translação. As métricas de avaliação foram o erro da distância média na estimação de posição e tempo de processamento. Para a correção de distorção de persipectiva métricas como, o número de pontos característicos extraídos em cada uma das imagens, o número de casamentos estimados entre imagens, eficiência, recall, precisão e o tempo de processamento foram considerados. Os resultados obtidos ao longo dos diferentes testes aplicados nas técnicas são promissórios, apresentam baixo tempo deprocessamento e indicam que podem ser usadas em condições reais de voo.In this thesis, different approaches to improve the geographical position estimation process through UAV (Unmanned Aerial Vehicles) images are proposed. In first place, two new template matching approaches with low processing time were developed aiming to make a more robust autonomous navigation of the aircrafts without the need to useGPS (Global Position System) signal. The first uses an adaptive Canny edge detector and the second one uses thresholding. With these techniques, it is possible to solve the edge overestimation and the noise inclusion that affect the image comparison and, consequently, the position estimation. In second place, two approaches to correct projective distortion, scale adjustment, rotation and translation in UAV images were developed when the camera position is not perpendicular to earth. The first of them is a technique that uses the (previous) knowledge of UAV tilt angles provided by the aircraft inertial sensors to obtain the homographic matrix and correct the image. These angles compose the rotationparameters of the homographic matrix that is also composed by other concatenated matrices that representing the camera intrinsic parameters and the image translation. The second approach presents a robust correction of projective and spectral distortions in images captured by UAVs. This technique is based in the keypoints matching extractedbetween the UAV image and the georeferenced one. It also uses the SURF and MSAC algorithms in order to estimate the parameters that compose the homographic matrix and, thus, the image is corrected.The evaluation of the proposed approaches considered different land types (forest, urban and highway) in the tests application. Also, the evaluation with images obtained from different sensors with distortion of perspective, scale, rotation, and translation is considered. The evaluation metrics were the mean distance error in the position estimation and the processing time. Now, for the perspective distortion correction, metrics like the keypoints number extracted on each image, the estimated matching number between images, efficiency, recall, precision and processing time were consideiii red. The obtained results throughout the different tests applied in the techniques are promissory, have low processing time and indicate that they can be used in real flight conditions