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
