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1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3T8K6N5
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/05.03.17.38
Última Atualização2019:07.19.15.22.11 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/05.03.17.38.53
Última Atualização dos Metadados2019:08.19.07.54.22 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-18209-TDI/2893
Chave de CitaçãoVieira:2019:PlAuRo
TítuloPlanejamento automático de rotas baseado no reconhecimento de marcos aplicado à navegação aérea autônoma
Título AlternativoAutomatic route planning based on the recognition of landmarks applied to autonomous air navigation
CursoCAP-COMP-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR
Ano2019
Data2019-05-07
Data de Acesso06 maio 2024
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Computação Aplicada)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas173
Número de Arquivos1
Tamanho30045 KiB
2. Contextualização
AutorVieira, Leonardo de Souza
BancaKörting, Thales Sehn (presidente)
Guimarães, Lamartine Nogueira Frutuoso (orientador)
Queiroz, Gilberto Ribeiro de
Shiguemori, Elcio Hideiti
Medeiros, Felipe Leonardo Lôbo
Endereço de e-Mailleo76sv@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2019-05-03 17:43:33 :: leo76sv@gmail.com -> pubtc@inpe.br ::
2019-05-17 12:38:01 :: pubtc@inpe.br -> leo76sv@gmail.com ::
2019-06-27 17:41:31 :: leo76sv@gmail.com -> pubtc@inpe.br ::
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2019-08-15 17:15:12 :: administrator -> simone ::
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2019-08-19 07:54:22 :: administrator -> :: 2019
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveVisão computacional
Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs)
otimização. planejamento de rotas
computer vision
Unmanned Aerial Vehicles (UAVs)
optimization
route planning
ResumoNeste trabalho é apresentada uma metodologia para o planejamento automático de rotas em VANTs que utilizam um sistema de navegação por imagens baseado no Reconhecimento de Marcos (RM). O planejamento de voo desenvolvido considera fatores específicos do RM para determinar uma rota que aumente a chance de cumprimento da missão. O desenvolvimento foi dividido em dois módulos: módulo de detecção automática de marcos (MDAM) e módulo de planejamento automático da rota (MPAR). O MDAM detecta um conjunto de marcos a partir de uma imagem referência. Para desenvolver o MDAM foi utilizada uma abordagem que se baseia no agrupamento de pontos característicos da imagem. No estudo foram avaliados 11 diferentes métodos de agrupamento para definir o método mais indicado para a aplicação. A partir do estudo o método Mean Shift foi adotado no desenvolvimento. Com o Mean Shift foi possível desenvolver um modelo adaptativo que considera a altura de voo e o ângulo de abertura da câmera na detecção dos marcos. O MPAR define uma rota baseada na chance de reconhecimento dos marcos detectados pelo MDAM. Para o desenvolvimento do MPAR foi proposta uma modelagem matemática para o cálculo da rota. O planejamento automático de rotas desenvolvido contribui para aumento das chances de cumprimento de voos. Além disto, a metodologia apresenta baixo custo computacional o que possibilita ajustar a rota pré-planejada em voo. ABSTRACT: This work presents a methodology for the automatic planning of routes in UAVs that use an image navigation system based on Landmark Recognition (LR). The developed flight planning considers specific LR factors to determine a route that increases the chance of accomplishing the mission. The development was divided into two modules: Automatic Landmark Detection Module (ALDM) and Automatic Route Planning Module (ARPM). MDAM detects a set of milestones from a reference image. To develop the ALDM, an approach was used that is based on the grouping of characteristic points of the image. In the study 11 different grouping methods were evaluated to define the most suitable method for the application. From the study the method textit Mean Shift was adopted in development. With Mean Shift it was possible to develop an adaptive model that considers the flight height and the opening angle of the camera in the detection of the frames. The ARPM defines a route based on the chance of recognizing milestones detected by ALDM. For the development of the ARPM, a mathematical modeling was proposed to calculate the route. The automatic route planning developed contributes to increased flight chances. In addition, the methodology presents low computational cost, which makes it possible to adjust the pre-planned in-flight route.
ÁreaCOMP
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4. Condições de acesso e uso
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Idiomapt
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Visibilidadeshown
Licença de Direitos Autoraisurlib.net/www/2012/11.12.15.10
Permissão de Leituraallow from all
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhourlib.net/www/2017/11.22.19.04.03
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment 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


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