THE MAIN GOAL OF THIS THESIS IS THE DEVELOPMENT OF AN AUTONOMOUS
HIGH-PRECISION LANDING SYSTEM OF AN UAV IN AN AUTONOMOUS BOATIn this dissertation, a collaborative method for Multi Rotor Vertical Takeoff and Landing
(MR-VTOL) Unmanned Aerial Vehicle (UAV)s’ autonomous landing is presented. The
majority of common UAV autonomous landing systems adopt an approach in which the
UAV scans the landing zone for a predetermined pattern, establishes relative positions,
and uses those positions to execute the landing. These techniques have some shortcomings,
such as extensive processing being carried out by the UAV itself and requires a lot
of computational power. The fact that most of these techniques only work while the UAV
is already flying at a low altitude, since the pattern’s elements must be plainly visible to
the UAV’s camera, creates an additional issue. An RGB camera that is positioned in the
landing zone and pointed up at the sky is the foundation of the methodology described
throughout this dissertation. Convolutional Neural Networks and Inverse Kinematics
approaches can be used to isolate and analyse the distinctive motion patterns the UAV
presents because the sky is a very static and homogeneous environment. Following realtime
visual analysis, a terrestrial or maritime robotic system can transmit orders to the
UAV.
The ultimate result is a model-free technique, or one that is not based on established
patterns, that can help the UAV perform its landing manoeuvre. The method is trustworthy
enough to be used independently or in conjunction with more established techniques
to create a system that is more robust. The object detection neural network approach was
able to detect the UAV in 91,57% of the assessed frames with a tracking error under 8%,
according to experimental simulation findings derived from a dataset comprising three
different films. Also created was a high-level position relative control system that makes
use of the idea of an approach zone to the helipad. Every potential three-dimensional
point within the zone corresponds to a UAV velocity command with a certain orientation
and magnitude. The control system worked flawlessly to conduct the UAV’s landing
within 6 cm of the target during testing in a simulated setting.Nesta dissertação, é apresentado um método de colaboração para a aterragem autónoma
de Unmanned Aerial Vehicle (UAV)Multi Rotor Vertical Takeoff and Landing (MR-VTOL).
A maioria dos sistemas de aterragem autónoma de UAV comuns adopta uma abordagem
em que o UAV varre a zona de aterragem em busca de um padrão pré-determinado, estabelece
posições relativas, e utiliza essas posições para executar a aterragem. Estas técnicas
têm algumas deficiências, tais como o processamento extensivo a ser efectuado pelo próprio
UAV e requer muita potência computacional. O facto de a maioria destas técnicas só
funcionar enquanto o UAV já está a voar a baixa altitude, uma vez que os elementos do
padrão devem ser claramente visíveis para a câmara do UAV, cria um problema adicional.
Uma câmara RGB posicionada na zona de aterragem e apontada para o céu é a base da
metodologia descrita ao longo desta dissertação. As Redes Neurais Convolucionais e as
abordagens da Cinemática Inversa podem ser utilizadas para isolar e analisar os padrões
de movimento distintos que o UAV apresenta, porque o céu é um ambiente muito estático
e homogéneo. Após análise visual em tempo real, um sistema robótico terrestre ou
marítimo pode transmitir ordens para o UAV.
O resultado final é uma técnica sem modelo, ou que não se baseia em padrões estabelecidos,
que pode ajudar o UAV a realizar a sua manobra de aterragem. O método é
suficientemente fiável para ser utilizado independentemente ou em conjunto com técnicas
mais estabelecidas para criar um sistema que seja mais robusto. A abordagem da rede
neural de detecção de objectos foi capaz de detectar o UAV em 91,57% dos fotogramas
avaliados com um erro de rastreio inferior a 8%, de acordo com resultados de simulação
experimental derivados de um conjunto de dados composto por três filmes diferentes.
Também foi criado um sistema de controlo relativo de posição de alto nível que faz uso
da ideia de uma zona de aproximação ao heliporto. Cada ponto tridimensional potencial
dentro da zona corresponde a um comando de velocidade do UAV com uma certa orientação
e magnitude. O sistema de controlo funcionou sem falhas para conduzir a aterragem
do UAV dentro de 6 cm do alvo durante os testes num cenário simulado.
Traduzido com a versão gratuita do tradutor - www.DeepL.com/Translato
