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Título: Desenvolvimento de algoritmos via visão computacional para identificação de local e posterior controle de pouso de um quadrirrotor comercial
Autor(es): Mesquita, Eduardo de Mendonça
Orientador(es): Llanos Quintero, Carlos Humberto
Assunto: Veículo aéreo não tripulado
Drone
Automação
Processamento de imagens
Data de apresentação: 10-Jul-2015
Data de publicação: 22-Dez-2016
Referência: MESQUITA, Eduardo de Mendonça. Desenvolvimento de algoritmos via visão computacional para identificação de local e posterior controle de pouso de um quadrirrotor comercial. 2015. xv, 71 f., il. Monografia (Bacharelado em Engenharia Mecatrônica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2015.
Resumo: Este projeto tem como tema principal criar algoritmos em visão computacional com o objetivo de identificar um local para pouso de um quadrirrotor, o Parrot AR.Drone. Através de simulação foram projetados controladores para ação de movimentação do quadrirrotor a fim de obter controle preciso e respostas rápidas da trajetória para o pouso. A tarefa de identificar um alvo através de imagens, utilizando técnicas de processamento de imagens, não é simples quando se depara com as inúmeras interferências que o ambiente impõe, como a iluminação. Dessa forma definiram-se dois ambientes de trabalho, com pouca iluminação (noite) e iluminação abundante (dia). Nesses dois ambientes foram utilizadas técnicas diferentes de processamento de imagens, no ambiente escuro utilizou-se a segmentação por cor, já no ambiente claro foram utilizados algoritmos de extração e descrição de características, neste caso foi possível comparar dois métodos, o SURF (Speed-Up Robust Features) e o KLT (Kanade-Lucas-Tomasi Tracker). No projeto de controladores foi analisado dois movimentos do quadrirrotor, o throttle (subida e descida) e o pitch (arfagem ou guinada). Os controladores projetados foram por alocação de polos e zeros através do LGR (Lugar Geométrico das Raízes) e com resposta DeadBeat, com especificações de tempo e sobressinal máximo a serem alcançados. Todo o projeto foi definido então como um sistema realimentado em malha fechada.
Abstract: This project's main theme creates algorithms in computer vision in order to identify a site for landing a quadrotor, the Parrot AR.Drone. Through simulation, controllers are designed for quadrotor move action in order to get precise control and quick responses of the trajectory for landing. The task of identifying a target through images, using image processing techniques, it is not easy when faced with the many interferences that the environment places, such as lighting. Thus it was established two working environments, low light (night) and abundant lighting (day). In these two environments were used different techniques of image processing, in the dark environment used the segmentation by color, as in clear environment were used algorithms for extraction and description of features, in this case it was possible to compare two methods, the SURF (Speed- up Robust Features) and KLT (Kanade-Lucas-Tomasi Tracker). In the control design was analyzed two movements of quadrirrotor, the throttle (up and down) and the pitch (forward motion). The controllers were designed for allocation of poles and zeros through the LGR (Locus Roots) and DeadBeat response, with specifications of maximum time and overshoot to be achieved. The entire project was then defined as a closed loop feedback system.
Informações adicionais: Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Curso de Graduação em Engenharia de Controle e Automação, 2015.
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