Simulation and evaluation of deep learning autoencoders for image compression in multi-UAV network systems

Mobile multi-robot systems are versatile alternatives for improving single-robot capacities in many applications, such as logistics, environmental monitoring, search and rescue, photogrammetry, etc. In this sense, this kind of system must have a reliable communication network between the vehicles, ensuring that information exchanged within the nodes has little losses. This work simulates and evaluates the use of autoencoders for image compression in a multi-UAV simulation with ROS and Gazebo for a generic surveillance application. The autoencoder model was developed with the Keras library, presenting good training and validation results, with training and validation accuracy of 70%, and a Peak Signal Noise Ratio (PSNR) of 40dB. The use of the CPU for the simulated UAVs for processing and sending compressed images through the network is 25% faster. The results showed that this compression methodology is a good choice for improving the system’s performance without losing too much information.The authors thank CEFET/RJ, UFF, UFRJ, and the Brazilian research agencies CAPES, CNPq, and FAPERJ. Besides, the authors are grateful to the Foundation for Science and Technology (FCT, Portugal) for financial support through national funds FCT/MCTES (PIDDAC) to CeDRI (UIDB/05757/2020 and UIDP/05757/2020) and SusTEC (LA/P/0007/2021).info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Avaliação do módulo da aceleração da gravidade com Arduino

 In this work, we will use the free hardware platform Arduino to automate the experimental process of the free-fall motion of a body, with good accuracy. From sensors positioned at known heights, we analyzed the time interval for a ball to go through diferente vertical distances. The ball acceleration was determined by the linear analysis on height variation over time interval versus time interval, in which the double slope corresponds to the local module g. By virtue of launch conditions, the effects of air resistance were negligible to calculate g. Thus, we consider it as a free-fall motion. The instrument developed allowed us to obtain the average value of g differing in only 1% of the value found in the literature, this shows that the Arduino is an interesting tool for data acquisitionand automation of physics experiments. We emphasize in this paper the importance of using new Technologies in the teaching of Sciences, especially Physics. Nesse trabalho, utilizamos a plataforma de hardware livre Arduino para automatizar o processo de coleta de dados no movimento de queda de um objeto, em experimento capaz de fornecer o módulo da aceleração da gravidade local com boa precisão. A partir de sensores posicionados em alturas conhecidas, coletamos os intervalos de tempo gastos por uma esfera para percorrer diferentes distâncias verticais, sendo sua aceleração determinada através da análise de ajuste linear da curva de variação de altura por intervalo de tempo versus intervalo de tempo, onde o dobro da inclinação da reta média corresponde ao módulo local g da aceleração da gravidade. Em virtude das condições de lançamento, os efeitos da resistência do ar não foram considerados na obtenção de g, de modo que consideramos ser esse um movimento de queda livre como boa aproximação. O instrumento desenvolvido nos permitiu obter o valor médio de g diferindo em apenas 1% do valor encontrado na literatura, mostrando que o Arduino é uma ferramenta interessante para aquisição de dados e automatização de experimentos de Física. Reforçamos nesse trabalho a importância da utilização das novas tecnologias no ensino de Ciências, em especial de Física

Avaliação do módulo da aceleração da gravidade com Arduino

Nesse trabalho, utilizamos a plataforma de hardware livre Arduino para automatizar o processo de coleta de dados no movimento de queda de um objeto, em experimento capaz de fornecer o módulo da aceleração da gravidade local com boa precisão. A partir de sensores posicionados em alturas conhecidas, coletamos os intervalos de tempo gastos por uma esfera para percorrer diferentes distâncias verticais, sendo sua aceleração determinada através da análise de ajuste linear da curva de variação de altura por intervalo de tempo versus intervalo de tempo, onde o dobro da inclinação da reta média corresponde ao módulo local g da aceleração da gravidade. Em virtude das condições de lançamento, os efeitos da resistência do ar não foram considerados na obtenção de g, de modo que consideramos ser esse um movimento de queda livre como boa aproximação. O instrumento desenvolvido nos permitiu obter o valor médio de g diferindo em apenas 1% do valor encontrado na literatura, mostrando que o Arduino é uma ferramenta interessante para aquisição de dados e automatização de experimentos de Física. Reforçamos nesse trabalho a importância da utilização das novas tecnologias no ensino de Ciências, em especial de Física