Collision Avoidance on Unmanned Aerial Vehicles using Deep Neural Networks

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), although hardly a new technology, have recently gained a prominent role in many industries, being widely used not only among enthusiastic consumers but also in high demanding professional situations, and will have a massive societal impact over the coming years. However, the operation of UAVs is full of serious safety risks, such as collisions with dynamic obstacles (birds, other UAVs, or randomly thrown objects). These collision scenarios are complex to analyze in real-time, sometimes being computationally impossible to solve with existing State of the Art (SoA) algorithms, making the use of UAVs an operational hazard and therefore significantly reducing their commercial applicability in urban environments. In this work, a conceptual framework for both stand-alone and swarm (networked) UAVs is introduced, focusing on the architectural requirements of the collision avoidance subsystem to achieve acceptable levels of safety and reliability. First, the SoA principles for collision avoidance against stationary objects are reviewed. Afterward, a novel image processing approach that uses deep learning and optical flow is presented. This approach is capable of detecting and generating escape trajectories against potential collisions with dynamic objects. Finally, novel models and algorithms combinations were tested, providing a new approach for the collision avoidance of UAVs using Deep Neural Networks. The feasibility of the proposed approach was demonstrated through experimental tests using a UAV, created from scratch using the framework developed.Os veículos aéreos não tripulados (VANTs), embora dificilmente considerados uma nova tecnologia, ganharam recentemente um papel de destaque em muitas indústrias, sendo amplamente utilizados não apenas por amadores, mas também em situações profissionais de alta exigência, sendo expectável um impacto social massivo nos próximos anos. No entanto, a operação de VANTs está repleta de sérios riscos de segurança, como colisões com obstáculos dinâmicos (pássaros, outros VANTs ou objetos arremessados). Estes cenários de colisão são complexos para analisar em tempo real, às vezes sendo computacionalmente impossível de resolver com os algoritmos existentes, tornando o uso de VANTs um risco operacional e, portanto, reduzindo significativamente a sua aplicabilidade comercial em ambientes citadinos. Neste trabalho, uma arquitectura conceptual para VANTs autônomos e em rede é apresentada, com foco nos requisitos arquitetônicos do subsistema de prevenção de colisão para atingir níveis aceitáveis de segurança e confiabilidade. Os estudos presentes na literatura para prevenção de colisão contra objectos estacionários são revistos e uma nova abordagem é descrita. Esta tecnica usa técnicas de aprendizagem profunda e processamento de imagem, para realizar a prevenção de colisões em tempo real com objetos móveis. Por fim, novos modelos e combinações de algoritmos são propostos, fornecendo uma nova abordagem para evitar colisões de VANTs usando Redes Neurais Profundas. A viabilidade da abordagem foi demonstrada através de testes experimentais utilizando um VANT, desenvolvido a partir da arquitectura apresentada

Posicionamento Cooperativo usando Dispositivos Android

Recentemente foram propostas várias soluções de localização indoor baseadas em WiFi, Bluetooth e UWB. Os ambientes indoor são espaços complexos que apresentam bastante diversidade, permanecendo aberta a solução para conseguir um sistema de posicionamentobarato e preciso. Embora algumas destas soluções consigam bons resultados, muitas vezes requerem um trabalho de reconhecimento da localização exaustivo ou hardware especializado. Nesta dissertação é estudado o posicionamento cooperativo de smartphones Android, explorando os sensores presentes nestes dispositivos e a infra-estrutura sem fios existente, usando a potência do sinal recebido. Inicialmente, os problemas de localização são formulados como a trilateração de um conjunto de medições para estimar a posição relativa dos emissores face ao smartphone. Para a realização de testes, foi desenvolvida uma aplicação que implementa a odometria do dispositivo usando o acelerómetro, giroscópio, vetor de rotação entre outros. Tendo uma localização relativa à posição no momento em que se ligou a aplicação (0,0,0), é possível calcular a posição relativa do outro dispositivo. Essas informações são então compartilhadas entre os utilizadores do grupo usando um servidor. No servidor vai ser corrido um algoritmo de localização cooperativa, que permite minimizar o erro da estimação de localização. A análise teórica e os resultados dos testes realizados com a aplicação demonstram que esta é uma boa abordagem. Tanto quanto se sabe, esta é a primeira implementação que aborda o problema de localização em dispositivos móveis numa perspetiva relativa, sem necessitar de informação a priori