| 1. Identificação | ||||||||||
| Tipo de Referência | Tese ou Dissertação (Thesis) | |||||||||
| Site | mtc-m21c.sid.inpe.br | |||||||||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||||||||
| Identificador | 8JMKD3MGP3W34R/4443NUP | |||||||||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21c/2021/01.28.22.11 | |||||||||
| Última Atualização | 2021:05.27.12.42.15 (UTC) simone | |||||||||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21c/2021/01.28.22.11.30 | |||||||||
| Última Atualização dos Metadados | 2022:04.03.23.15.40 (UTC) administrator | |||||||||
| Chave Secundária | INPE-18409-TDI/3063 | |||||||||
| Chave de Citação | PenhaNeto:2021:NaAuVA | |||||||||
| Título | Navegação autônoma de VANT por fusão de dados com rede neural artificial otimizada implementada em FPGA  | |||||||||
| Título Alternativo | Autonomous UAV navigation by data fusion with optimized artificial neural network implemented in FPGA. | |||||||||
| Curso | CAP-COMP-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR | |||||||||
| Ano | 2021 | |||||||||
| Data | 2021-01-26 | |||||||||
| Data de Acesso | 16 jun. 2024 | |||||||||
| Tipo da Tese | Tese (Doutorado em Computação Aplicada) | |||||||||
| Tipo Secundário | TDI | |||||||||
| Número de Páginas | 183 | |||||||||
| Número de Arquivos | 1 | |||||||||
| Tamanho | 12290 KiB | |||||||||
| 2. Contextualização | ||||||||||
| Autor | Penha Neto, Gerson da | |||||||||
| Banca | Stephany, Stephan (presidente) Campos Velho, Haroldo Fraga de (orientador) Shiguemori, Elcio Hideiti (orientador) Guimarães, Lamartine Nogueira Frutuoso Ramos, Alexandre Carlos Brandão Braga, Antonio de Pádua | |||||||||
| Endereço de e-Mail | gerson.penha@inpe.br | |||||||||
| Universidade | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | |||||||||
| Cidade | São José dos Campos | |||||||||
| Histórico (UTC) | 2021-01-28 22:12:48 :: gerson.penha@inpe.br -> administrator :: 2021-02-11 12:00:01 :: administrator -> pubtc@inpe.br :: 2021-02-11 12:00:28 :: pubtc@inpe.br -> gerson.penha@inpe.br :: 2021-03-17 16:02:42 :: gerson.penha@inpe.br -> administrator :: 2021-05-27 12:26:16 :: administrator -> pubtc@inpe.br :: 2021-05-27 17:34:47 :: pubtc@inpe.br -> simone :: 2021-05-27 18:13:02 :: simone :: -> 2021 2021-05-27 18:13:04 :: simone -> administrator :: 2021 2022-04-03 23:15:40 :: administrator -> :: 2021 | |||||||||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||||||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||||||||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||||||||
| Transferível | 1 | |||||||||
| Palavras-Chave | navegação autônoma fusão de dados veículo aéreo não tripulado rede neural autoconfigurada autonomous navigation data fusion unmanned aerial vehicle auto-configured neural network field programmable gate array | |||||||||
| Resumo | O uso de VANT aumentou nos últimos anos e devido o aumento do emprego de VANTs, cresceu também o interesse de empresas, organizações governamentais e da comunidade científica, no desenvolvimento de sistemas autônomos aéreos, principalmente de pequeno porte. A navegação necessita de sensores, como um Global Navigation Satellite System (GNSS) e um Inertial Navigation System (INS). Contudo, existem problemas associados ao uso destes sensores. Os principais problemas são interferências, que podem ser provocadas intencionalmente ou por ação natural, o que pode inviabilizar a navegação autônoma. Uma solução quando os sensores falham ou não estão disponíveis é a navegação por imagens. Contudo, ainda existem problemas associados a navegação autônoma, por processamento de imagens. Esses problemas advém da sua natureza técnica, que é sensível a interferências de fatores ambientais, como nuvens, chuva, fumaça, luminosidade, sensores imageadores de baixa qualidade ou qualquer outro fator que atrapalhe a coleta de imagens durante a navegação. Por isso, para mitigar possíveis falhas das alternativas, que utilizam apenas imagens, a solução sugerida na literatura é aplicar técnicas de fusão de dados. Com a fusão de dados, é possível obter maior confiabilidade a navegação autônoma de VANTs e desta forma, garantir uma melhor estimativa da posição do VANT durante a navegação. Uma das técnicas que se destaca, como fusor de dados, é o Filtro de Kalman (FK). Contudo, o FK possui desvantagens e dentre elas destaca-se a complexidade exigida na construção/implementação do FK. O objetivo desta Tese é investigar, analisar e qualificar a estimação da posição de um VANT, a partir da fusão dos dados, dos sensores embarcados, utilizando uma MLP autoconfigurada, como alternativa ao FK. Além de fornecer uma alternativa ao FK, também é um objetivo a construção de um dispositivo de processamento em alto desempenho, um hardware dedicado, para implementar a técnica investigada num dispositivo pequeno e possível de embarcar num VANT de pequeno porte. ABSTRACT: The use of UAVs has increased in recent years and due to the increase in the use of UAVs, the interest of companies, governmental organizations and the scientific community in the development of autonomous aerial systems, especially small ones, has also grown. Navigation requires sensors, such as a Global Navigation Satellite System (GNSS) and an Inertial Navigation System (INS). However, there are problems associated with the use of these sensors. The main problems are interferences, which can be caused intentionally or by action natural, which can make autonomous navigation unfeasible. One solution when sensors fail or are not available is image navigation. However, there are still problems associated with autonomous navigation, due to image processing. These problems are due to their technical nature, which is sensitive to interference from environmental factors, such as clouds, rain, smoke, light, low quality imaging sensors or any other factor that interferes with image collection during navigation. Therefore, to mitigate possible failures of the alternatives, which use only images, the solution suggested in the literature is to apply data fusion techniques. With the merger of data, it is possible to obtain greater reliability in the autonomous navigation of UAVs and in this way, guarantee a better estimate of the UAV position during navigation. One of the techniques that stands out, as a data fuser, is the Kalman Filter (FK). However, FK has disadvantages and among them stands out the complexity required in the construction / implementation of FK. The objective of this Thesis is to investigate, analyze and qualify the estimation of the position of a UAV, from the fusion of data, of the embedded sensors, using a self-configured MLP, as an alternative to the FK. In addition to providing an alternative to FK, it is also an objective to build a high performance processing device, dedicated hardware, to implement the investigated technique in a small device and possible to embark on a small UAV. | |||||||||
| Área | COMP | |||||||||
| Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Navegação autônoma de... | |||||||||
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGIP > Navegação autônoma de... | |||||||||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||||||||
| Conteúdo da Pasta source |
| |||||||||
| Conteúdo da Pasta agreement |
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| 4. Condições de acesso e uso | ||||||||||
| URL dos dados | http://mtc-m21c.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP3W34R/4443NUP | |||||||||
| URL dos dados zipados | http://mtc-m21c.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGP3W34R/4443NUP | |||||||||
| Idioma | pt | |||||||||
| Arquivo Alvo | publicacao.pdf | |||||||||
| Grupo de Usuários | gerson.penha@inpe.br simone | |||||||||
| Visibilidade | shown | |||||||||
| Licença de Direitos Autorais | urlib.net/www/2012/11.12.15.10 | |||||||||
| Permissão de Leitura | allow from all | |||||||||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||||||||
| 5. Fontes relacionadas | ||||||||||
| Repositório Espelho | urlib.net/www/2017/11.22.19.04.03 | |||||||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F2PHGS 8JMKD3MGPCW/46KUES5 | |||||||||
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.12.22.16 3 sid.inpe.br/bibdigital/2022/04.03.23.11 1 | |||||||||
| Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2017/11.22.19.04 | |||||||||
| 6. Notas | ||||||||||
| Campos Vazios | academicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format group isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype | |||||||||