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APLICAÇÕES DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL EM VEÍCULOS AÉREOS NÃO TRIPULADOS (VANT)

APLICAÇÕES DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL EM VEÍCULOS AÉREOS NÃO TRIPULADOS (VANT).

 Atualmente o mundo moderno tende a ter um vasto crescimento na utilização de veículos aéreos não tripulados, maior parte das aplicações é para mapeamento fotográfico tanto para navegação, detecção e espionagem sendo que este último é muito utilizado principalmente para fins militares. Em todas essas aplicações os níveis complexibilidade tanto na aquisição quanto no processamento, é extremamente elevada, por isso a utilização de diversas ferramentas de inteligência artificial para otimização e performance no processamento e na tomada de decisão do veículo, dando mais autonomia para o mesmo.

 

No crescente avanço tecnológico todas as áreas que utilizam junções de diversas tecnologias tem ganhado muita autonomia, as ciências aeroespaciais tem usufruído muito destes avanços como no desenvolvimento de novos materiais gerando um impacto nos sistemas estruturais de uma aeronave, gerando impacto na massa do veículo como também no fator “sustentação/arrasto”, e por fim na eletrônica embarcada que tem levado a aviação para outros níveis, gerando principalmente autonomia de ser pilotada de forma autônoma ou remotamente. O estudo dos princípios aerodinâmicos fazem toda a diferença se tratando se  do fator de que aeronave não tem nenhum tripulante, pois o processo de concepção do veículo não irá levar em conta os fatores geométricos e nem fisiológicos que se leva em um projeto de uma aeronave comercial ou militar, por isso é muito comum ver em diversos veículos anatomias de estruturas diferentes, a disposição das asas e entre outros fatores.

O poder computacional deste tipo de aeronave dever ser de elevado nível de processamento e confiabilidade, pois o processamento que gera autonomia de voo, controle de estabilidade por si só é extremamente complexo e também a aplicação da aeronave também como no exemplo no processamento de imagens que se faz necessário um processamento dedicado para esta determinada aplicação.

Este trabalho apresenta a teoria de diversas ferramentas de inteligência artificial, demonstra a arquitetura de funcionamento de um vant e em seguida aplicações das ferramentas de I.A, sobre os veículos aéreos não tripulados.

1.      TEORIA

1.1  INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

As diversas ferramentas de I.A podem ser aplicadas aos estudos de controle de voo, estabilidade, detecções e navegação sendo as vezes necessário que a mesma seja anônima geralmente utilizada para fins militares.

As principais ferramentas utilizadas para implementação de um sistema inteligente são as Redes neurais artificiais e a lógica  fuzzy, conhecido também como lógica nebulosa.

“A lógica nebulosa (fuzzy logic) permite o tratamento de expressões que envolvem grandezas descritas de forma não exata ” (NAIRO, N.; YONEYAMA, T. 2011. p.68).

O sistema fuzzy é utilizado para tratamento de variáveis não exatas e grandes volumes de dados sua arquitetura consiste em converter as variáveis de determinados domínios para variáveis linguísticas que abrangem conjuntos e facilitam nas tomadas de decisões.

Figura 1 –  Arquitetura sistema fuzzy

fuzzy  

Fonte 1 – SOUSA (2013, p. 14)

 

“Na sua forma mais geral, uma rede neural é uma máquina que é projetada para modelar a maneira como o cérebro realiza uma determinada tarefa particular ou função, a rede é implementada utilizando-se componentes eletrônicos ou é simulado por programação de um computador”. (HAYKIN, S. 2001.p.28).

A principal ideia das redes neurais é simular o processamento do cérebro humano e seu diferencial que é o aprendizado, existem diversas arquiteturas de redes neurais artificiais e cada uma se deriva de uma determinada aplicação. Tendo se em mente uma ferramenta com a arquitetura de processamento semelhante ao cérebro humano que é um processamento paralelo, a aprendizagem e a implementação em um controlador confiável de rápido processamento e com uma memória otimizada, temos a ferramenta ideal para implementação da I.A nos veículos autônomos não tripulados.

Figure 2 –  Modelo não linear de um neurônio

redes neurais

Fonte 2 – EDBERTO (2006. p. 2 )

 

1.2  VEÍCULO AUTÔNOMOS NÃO TRIPULADOS (VANT).

Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT) é um termo genérico que identifica uma aeronave que pode voar sem tripulação, normalmente projetada para operar em situações perigosas e repetitivas em regiões consideradas hostis ou de difícil acesso. (HUGO, V. 2008. p.1) A ideia de um veículo aéreo autônomo é um algum tipo de aeronave que não necessita de um piloto embarcado para guiar o mesmo.

Tendo este parâmetro em mente se faz necessário estabelecer um sistema de controle que venha gerar essa autonomia sobre o mesmo, a ideia central do controle de um veículo aéreo não tripulado é retirar dados externos do meio onde ele está para gerar autonomia nas determinadas tomadas de decisões.

 

Este tipo de veículo tem diversos sensores para retirada de dados do seu meio exterior, basicamente um vant tem os sensores inerciais que são acelerômetro, giroscópio, altímetro, GPS, e Magnetômetro, estes sensores geram dados para localização e o controle e desempenho de voo.

 

 

Figura 3 – Tipos de Vants

vants

Fonte 3 – Dados do autor

 

Os controladores se diferem geralmente alguns são dedicados para controle de voo e um outro controlador dedicado a aplicação do vant como processamento de imagens ou telemetria, localização, reconhecimento de ambientes e pessoas.

Quanto a propulsão alguns podem ter rotores como “drones”, “quadrucopteros”, geralmente este tipo de aplicação necessita de ESC´S que são os controladores destes motores que são servo – motores, e o outro tipo de propulsão que é utilizado é algum tipo de combustível, sendo estes podem alcançar maiores velocidades e altitudes.

 

2. DESENVOLVIMENTO

As aplicações de I.A em vant´s são diversas as ferramentas mais utilizadas são as redes neurais artificiais por causa da implementação da aprendizagem, e a lógica fuzzy muita utilizada para tratamento de um grande volume de dados e dados com a natureza vaga.

 

Como nestas máquinas os sistemas devem funcionar em tempo real, o tempo de processamento das imagens é fator crítico na escolha da melhor metodologia e no geral as técnicas mais utilizadas são o MLP (Multi‑Layer Perceptron) e informações de textura obtidas pelo filtro Wavelets/Gabor. (Aplicações de Inteligência Artificial. 2015. P.1)

A aplicação acima demonstra um processamento de imagens em tempo real, basicamente o objetivo deste projeto é uma navegação autônoma através do sistema de visão deixando de lado o GPS, devido possíveis interferência, bloqueios, ou para uma navegação anônima para que não haja detecções.

As Redes Neurais Artificiais (RNAs) são ferramentas usadas com sucesso em diversas aplicações que envolvem processamento de imagens devido ao seu baixo custo computacional, tolerância a falhas e robustez ao ruído. (AUGUSTO, G. 2015, p.1)

Processamento de imagens tem diversas aplicação como a navegação autônoma, mapeamento térmico de estruturas como estradas e pontes, sistema de posicionamento através da elevação de um terreno, processamento de imagens em apoio a análise topográfica e entre outras Outra aplicação muito utilizada em conjunto ao sistemas de controle é   lógica fuzzy, muito implementada para o controle e desempenho de voo.

Para atuar nos ailerons usando o controlador de rolagem Fuzzy-PID, foi necessário definir as funções de pertinência e a base de regras as quais atuam junto às variáveis de entrada e saída produzindo as correções necessárias nos ailerons. As funções de pertinência utilizadas são do tipo triangular e trapezoidal.( KAZUNO, N; GARCIA, A.,2008,p.3).

 

3.CONCLUSÃO

Embora seja uma área muito nova as pesquisas relacionadas a aplicações das ferramentas de I.A em veículos autônomos estão sendo muito diversificadas e a cada ano são desenvolvidas novas aplicações, sendo que, está área é um espelho para diversas áreas, como exemplo o desenvolvimento de materiais para as áreas espaciais onde outros diversos setores buscam adquirir estas determinadas tecnologias.

 

4.     REFERÊNCIAS

AUGUSTO, G; Redes Neurais artificiais em imagens para estimação  da posição de um vant. Dissertação de Mestrado do Curso de Pós-Graduação em Computação Aplicada. Inpe, São josé dos campos, Brasil, 2011, p.119.

HUGO, V; ALEXANDRE, R; BATISTA, J; RADY, J; Aspectos de segurança na integração de veículos aéreos não tripulados (vant) no espaço aéreo brasileiro. Artigo

Grupo de Análise de Segurança – GAS, Departamento de Engenharia de Computação e Sistemas Digitais Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, Brasil, 2008, p.12. 

Disponível em http://www.ufpe.br/latecgeo/images/PDF/vants.pdf. Acesso em 12 de novembro de 2015

 NAIRO, N.; YONEYAMA, T. Inteligência artificial em automação. Editora Edgard;

KAZUNO, N; GARCIA, A.; Proposta de uma arquitetura de controle híbrida Fuzzy– PID para a realização de manobras em VANTs. Dissertação de mestrado em computação aplicada Universidade do vale do Itajaí, Santa Catarina, Brasil.2010, p.5.

SOUSA, D. Controle autônomo de um robô móvel baseado em lógica fuzzy. Monografia apresentada no curso de Engenharia de Controle e Automação na Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brasil, 2013. p.79. Disponível em http://www.cin.ufpe.br. Acesso em 28 de setembro de 2015

Aplicações de Inteligência Artificial | TAIA 2009 – Centro de Informática

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Escrito por Kawann Costa

Engenheiro Mecatrônico obcecado em entender como as coisas funcionam em seus níveis mais baixos de abstração.

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