Author(s): Santos, Nuno Alexandre Antunes Martins Pessanha
Date: 2014
Persistent ID: http://hdl.handle.net/10400.21/4358
Origin: Repositório Científico do Instituto Politécnico de Lisboa
Subject(s): Visão artificial; Estimação de pose 3D; Veículos autónomos; Sistemas militares; Filtro de partículas; Computer vision; Model based pose estimation; Autonomous vehicles; Military systems; Particle filters
Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo de Automação e Electrónica Industrial
Neste estudo é proposto um sistema de visão para aterrar automaticamente um avião não tripulado (Unmanned Aerial Vehicle - UAV) comercialmente existente chamado AR4 num navio, sendo este sistema composto por uma simples câmara RGB (espectro visível). A aplicação prevê a sua colocação no convés de um navio para estimar a pose do UAV (posição 3D e orientação) durante o processo de aterragem. Ao utilizar um sistema de visão localizado no navio permite a utilização de um UAV com menos poder de processamento, reduzindo assim o seu tamanho e peso. O método proposto utiliza uma abordagem baseada no modelo 3D do objeto em que é necessária a utilização do modelo CAD 3D do UAV. A pose é estimada utilizando uma arquitetura baseada num filtro de partículas. A implementação utilizada é baseada nas estratégias de evolução presentes nos algoritmos genéticos, evitando assim perda de diversidade nas possibilidades criadas. Também é implementada filtragem temporal entre frames - filtro de Kalman unscented - por forma a obter uma melhor estimativa de pose. Os resultados mostram erros angulares e de posição compatíveis com o sistema de aterragem automática. O algoritmo é apropriado para aplicações em tempo real em standard workstations, com unidades de processamento gráfico. O UAV vai operar de um navio patrulha pertencente à Marinha de Guerra Portuguesa, o que implica a capacidade de aterrar num navio de 27 metros de comprimento, 5,9 metros de boca, com uma zona de aterragem pequena e irregular de 5x6 metros localizada na proa do navio. A implementação de um sistema completamente autónomo é muito importante em cenários reais, uma vez que estes navios têm uma guarnição limitada e os pilotos de UAV nem sempre se encontram disponíveis. Além disso, um sistema de visão é mais robusto em ambientes onde pode ocorrer empastelamento ao sinal GPS.
Abstract: In this study a vision system for autonomous landing of an existing commercial aerial vehicle (UAV) named AR4 aboard a ship, based on a single standard RGB digital camera is proposed. The envisaged application is of ground-based automatic landing, where the vision system is located on the ship’s deck and is used to estimate the UAV pose (3D position and orientation) during the landing process. Using a vision system located on the ship makes it possible to use an UAV with less processing power, decreasing its size and weight. The proposed method uses a 3D model based pose estimation approach that requires the 3D CAD model of the UAV. Pose is estimated using a particle filtering framework. The implemented particle filter is inspired in the evolution strategies present in the genetic algorithms avoiding sample impoverishment. Temporal filtering is also implemented between frames – unscented Kalman filter – in order to get a better pose estimation. Results show that position and angular errors are compatible with automatic landing system requirements. The algorithm is suitable for real time implementation in standard workstations with graphical processing units. The UAV will operate from the Portuguese Navy fast patrol boats (FPB), which implies the capability of landing in 27 m length, 5.9 m breadth vessels, with a 5x6 m small and irregular landing zone located at the boat´s stern. The implementation of a completely autonomous system is very important in real scenarios,since this ships have only a small crew and UAV pilots are not usually available. Moreover a vision based system is more robust in an environment where GPS jamming can occur.
