Algoritmo de evasão para veículos aéreos não tripulados baseado em visão computacional

Abstract

Este trabalho desenvolve um algoritmo de evasão de obstáculos para veículos aéreos não tripulados (VANTs) baseado em visão computacional. Utilizando câmeras RGB para captura de imagens e obtenção de uma nuvem pontos juntamente com o ambiente ROS para integração e processamento dos dados, o algoritmo identifica obstáculos e toma a decisão em tempo real baseado em uma máquina de estados cíclica. A metodologia envolve a aplicação de técnicas de visão computacional para a interpretação das imagens em tempo real, além de sensores auxiliares como GPS. O objetivo final de aplicar-se a solução em ambientes embarcados trouxe também um foco em otimizar o custo computacional do algoritmo, abordado ao longo do desenvolvimento. Os resultados obtidos a partir da simulação indicam que o algoritmo é capaz de identificar obstáculos e realizar desvios com precisão, embora algumas limitações ainda precisem ser abordadas

This work develops an obstacle avoidance algorithm for unmanned aerial vehicles (UAVs) based on computer vision. Using RGB cameras for image capture and point cloud generation, along with the ROS environment for data integration and processing, the algorithm identifies obstacles and makes real-time decisions based on a cyclic state machine. The methodology involves applying computer vision techniques for real-time image interpretation, in addition to auxiliary sensors such as GPS. The ultimate goal of deploying this solution in embedded environments also emphasized optimizations, which are addressed throughout the development. The simulation results indicate that the algorithm is capable of accurately identifying obstacles and performing evasions, although some limitations still need to be addressed