21 jun 2022
09:00 Defesa de Mestrado 53 - IC 2
Tema
Odometria Multifrequência para Veículos Aéreos Autônomos
Aluno
Patrick de Carvalho Tavares Rezende Ferreira
Orientador / Docente
Esther Luna Colombini
Breve resumo
Técnicas de controle tradicionais para quadricópteros encontram, inevitavelmente, problemas ao se confrontar com a natureza não-linear do problema e dificuldades para compensação de imperfeições dos sensores. A necessidade de adaptação a esse tipo de dinâmica torna este problema particularmente adequado para a aplicação de redes neurais. Entretanto, sem uma estimativa de qualidade e de alta-frequência da localização do robô no espaço, estes algoritmos tendem a falhar. Neste sentido, este projeto propõe um modelo de localização baseado em odometria, capaz de operar com sensores inerciais e visuais de múltiplas frequências. A rede neural desenvolvida neste projeto foi treinada de forma a atender a demanda por algoritmos eficientes para navegação autônoma em ambientes externos - situação menos frequente na literatura - e sem a necessidade constante de features da imagem. Dada a abordagem multifrequência, o algoritmo apresenta baixo tempo de resposta (5ms - 200Hz) e é capaz de operar técnicas de localização para aprimorar o controle do veículo aéreo autônomo individualmente, ou em conjunto com algum dos vários algoritmos de navegação já publicados. Nos testes, a regressão operada pela rede apresentou desvio RMSE de 0,39m e apresentou uma trajetória próxima da referência percorrida pelo objeto, tendo o sistema demonstrado robustez em suas execuções.
Banca examinadora
Titulares:
| Esther Luna Colombini | IC/UNICAMP |
| Hélio Pedrini | IC/UNICAMP |
| Eduardo Oliveira Freire | UFS/DEL |
Suplentes:
| Paula Dornhofer Paro Costa | FEEC/UNICAMP |
| Thiago Teixeira Santos | EMBRAPA |