Pouso autônomo de drones é tema de dissertação de mestrado na Engenharia Elétrica


:: UFJF em 14/03/2018 15:54 ::

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Mestrando João Pedro Souza foca seus estudos nas estpas de aterrissagem segura dos Vant´s (Foto: Arquivo pessoal)

Os Vant´s (Veículos aéreos não tripulados) se evidenciam devido à sua alta aplicabilidade e preços reduzidos. Dentre os grandes desafios relacionados a estes veículos está a aterrissagem, uma das etapas cruciais de voo, que motiva estudos como o do aluno de mestrado do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, João Pedro Carvalho de Souza.

A complexidade do pouso de Vant´s se dá pela necessidade da realização segura da ação, evitando perdas de materiais e interferências externas.

A alternativa desenvolvida se pauta na inserção de algoritmos de inteligência no veículo, capazes de contornar perturbações adversas durante o procedimento. “A minha ideia é embarcar uma inteligência na aeronave para que ela seja capaz de detectar o local do pouso – em movimento ou não – utilizando visão computacional e raciocínio humano.”, explica o mestrando.

Para tornar viável a aplicação, Souza fez uso da lógica Fuzzy (um método que aproxima o computador da maneira humana de raciocinar, caracterizada pelas incertezas nas tomadas de decisões), associada às redes neurais artificiais (um meio de processamento inspirado no funcionamento do cérebro). Através dessa relação, espera-se que o Vant se aproxime da naturalidade humana no que tange a realização de tarefas.

Segundo o orientador da pesquisa, André Luís Marques Marcato, a pesquisa atua na solução de problemáticas pertinentes nessa área, como as presentes nos instrumentos de localização. “Normalmente, um drone realiza sua aterrissagem utilizando o sinal de GPS. No entanto, este sinal possui pequenos erros que podem ser fatais para um Vant. Imagine um drone pousando na margem de um rio. Uma falha de alguns metros fará com que o veículo pouse sobre a água, danificando-o permanentemente. No pouso por visão, é feito um sinal (parecido com um código de barras ou QR Code), que guiará o drone ao pouso exato.”, pontua.

Contatos
Prof. Dr. André Luís Marques Marcato: andre.marcato

Banca examinadora:
Prof. Dr. André Luiz Marques Marcato (UFJF)
Prof Dr. Eduardo Pestana Aguiar (UFJF)
Prof Dr. Bruno Henrique Groenner Barbosa (UFLA)

Outras informações
(32) 2102-3442 – Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica

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