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Tipo: Dissertação
Data do documento: 14-Ago-2023
Autor(es): CONDE, Lucas dos Santos
Afiliação do(s) Autor(es): IPE - Instituto de Pesquisa Eldorado (AM)
Primeiro(a) Orientador(a): KLAUTAU JÚNIOR, Aldebaro Barreto da Rocha
Título: Simulação de missões de VANTs em ambientes 3D fictícios e gêmeos digitais com georreferenciamento direto de pixels
Agência de fomento: 
Citar como: CONDE, Lucas dos Santos. Simulação das missões de VANTs em ambientes 3D fictícios e gêmeos digitais com georreferenciamento direto de pixels. Orientador: Aldebaro Barreto da Rocha Klautau Júnior. 2023. 100f. . Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2023. Disponível em:https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/16673 . Acesso em:.
Resumo: O mundo está rapidamente adentrando em uma realidade onde a Inteligência Artificial (IA) se faz cada vez mais presente em diversos sistemas, abrangendo desde o ambiente doméstico até setores como indústria, mobilidade urbana e agronegócio, entre outros. Nesse contexto, com o avanço do poder computacional, simuladores para o desenvolvimento e teste de siste mas autônomos têm despertado grande interesse, tanto por parte de grandes empresas quanto da comunidade científica, devido à fidelidade visual e física que oferecem. Esses simuladores são frequentemente considerados como “gêmeos digitais” de cenários e sistemas reais, e têm trazido vantagens significativas em termos de custo e tempo, poupando recursos físicos e hu manos durante o processo de concepção e aprimoramento de algoritmos. Entre esses sistemas, encontram-se os Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs), que têm demonstrado ser de grande utilidade em contextos como a mobilidade e monitoramento urbano e rural. Eles são aplicados, por exemplo, na detecção de defeitos em painéis fotovoltaicos, identificação de ervas daninhas em plantações, extensão da rede móvel e na busca e resgate de pessoas. Diante disso, este trabalho apresenta a concepção de uma metodologia que integra a simulação realista de missões com VANTs, utilizando o simulador AirSim em conjunto com o motor gráfico Unreal Engine, juntamente com recursos de visão computacional. O objetivo é realizar a detecção de objetos (empregando o modelo de IA YOLO) associada à localização georreferenciada dos mesmos, além de gerar arquivos de imagens geolocalizados, os quais são compatíveis com softwares comerciais para processamento de imagens aéreas. Os resultados foram avaliados usando o software WebODM para reconstrução do cenário a partir dos arquivos de imagens geolocaliza dos (gerando ortofotos). E para avaliação do algoritmo de georreferenciamento direto de pixels, foi testada a capacidade do drone voltar a posição da pessoa (ou objeto) detectado após a posi ção GPS ser retornada pelo algoritmo, com erros menores que 5 metros em relação à posição (em coordenadas UTM) real do elemento no ambiente 3D
Abstract: The world is rapidly entering a reality where Artificial Intelligence is becoming increasingly present in various systems, from the domestic environment to sectors such as industry, urban mobility, and agriculture. In this context, with the advancement of computational power, sim ulators for developing and testing autonomous systems have garnered significant interest from large companies and the scientific community due to the visual and physical fidelity they offer. These simulators are often regarded as "digital twins" of real scenarios and systems and have brought significant advantages in terms of cost and time, saving physical and human resources during the conception and improvement of algorithms. Among these systems are Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), which have proven to be of great utility in contexts such as urban and rural mobility and monitoring. They are applied, for example, in detecting defects in photovoltaic panels, identifying weeds in crops, extending the mobile network and in search and rescue missions. Therefore, this work presents the conception of a methodology that integrates realistic mission simulation with UAVs, using the AirSim simulator in conjunction with the Unreal Engine graphics engine and computer vision capabilities. The objective is to perform object detection (employing the YOLO AI model) associated with their georeferenced location and generate geolocated image files that are compatible with commercial software for aerial image processing. The results were evaluated using the WebODM software for scene recon struction from geolocated image files (generating orthophotos). And to evaluate the direct pixel georeferencing algorithm, the ability of the drone to return to the position of the detected person (or object) after the algorithm provided the GPS position was tested, with errors smaller than 5 meters in relation to the real position (in UTM coordinates) of the element in the 3D environment
Palavras-chave: VANT ( Veículo aéreo não tripulado)
Georreferenciamento
Inteligência artificial
Motor fictício
Artificial intelligence
Unreal engine
Airsim (Simulador aéreo)
Área de Concentração: COMPUTAÇÃO APLICADA
Linha de Pesquisa: INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL
CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOES
País: Brasil
Instituição: Universidade Federal do Pará
Sigla da Instituição: UFPA
Instituto: Instituto de Tecnologia
Programa: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
Fonte URI: Disponível na internet via correio eletrônico:bibliotecaitec@ufpa.br
Aparece nas coleções:Dissertações em Engenharia Elétrica (Mestrado) - PPGEE/ITEC

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