Aterrissagem autônoma baseada em visão para mini quadrirrotor

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rodrigues, Rômulo Teixeira
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18149/tde-09052024-102841/
Resumo: O problema abordado nesse trabalho de mestrado, pouso autônomo de quadricópteros baseado em visão, explora dois problemas distintos que têm recebido atenção da comunidade científica na última década: estimação de estado e controle do movimento. Em particular, para o problema de aterrissagem, a estimação de estado tem como objetivo estimar a translação e rotação (pose) do veículo em relação ao local de pouso. De acordo com o local do pouso, pode-se dividir os trabalhos em duas classes, nomeadamente baseados em alvos ou regiões de forte textura. O presente trabalho foca em soluções baseadas em alvos. Dessa forma, para resolver o problema, deve-se encontrar o alvo na imagem e estimar a posição da câmera em relação ao mesmo. Para obter a escala, é necessário conhecer as dimensões do alvo. O método é complementado com fluxo ótico baseado na homografia contínua. O fluxo ótico permite estimar a velocidade do veículo em qualquer cenário de forte textura. Os dois métodos e dados inerciais são combinados através do Filtro Estendindo de Kalman. O problema de controle do movimento consiste em dirigir o veículo de forma segura para o alvo. No escopo desta dissertação, um controle de de navegação baseado em linearização da realimentação e um controlador PID garante que o erro convirja para a origem. Simulações e dados reais são realizados, de forma que o funcionamento correto da solução é confirmada. Em particular, para um veículo aéreo de pequeno porte, o método proposto em malha fechada teve um erro quadrático médio de 0.15 m em relação ao local de pouso
id USP_20617a95cf4ac228a4dc927b737595b0
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-09052024-102841
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Aterrissagem autônoma baseada em visão para mini quadrirrotorVision based autonomous landing for mini quadrotorcomputer visioncontrole de movimentoestimação de estadomotion controlsimulação para VANTstate estimationUAV simulationvisão computacionalO problema abordado nesse trabalho de mestrado, pouso autônomo de quadricópteros baseado em visão, explora dois problemas distintos que têm recebido atenção da comunidade científica na última década: estimação de estado e controle do movimento. Em particular, para o problema de aterrissagem, a estimação de estado tem como objetivo estimar a translação e rotação (pose) do veículo em relação ao local de pouso. De acordo com o local do pouso, pode-se dividir os trabalhos em duas classes, nomeadamente baseados em alvos ou regiões de forte textura. O presente trabalho foca em soluções baseadas em alvos. Dessa forma, para resolver o problema, deve-se encontrar o alvo na imagem e estimar a posição da câmera em relação ao mesmo. Para obter a escala, é necessário conhecer as dimensões do alvo. O método é complementado com fluxo ótico baseado na homografia contínua. O fluxo ótico permite estimar a velocidade do veículo em qualquer cenário de forte textura. Os dois métodos e dados inerciais são combinados através do Filtro Estendindo de Kalman. O problema de controle do movimento consiste em dirigir o veículo de forma segura para o alvo. No escopo desta dissertação, um controle de de navegação baseado em linearização da realimentação e um controlador PID garante que o erro convirja para a origem. Simulações e dados reais são realizados, de forma que o funcionamento correto da solução é confirmada. Em particular, para um veículo aéreo de pequeno porte, o método proposto em malha fechada teve um erro quadrático médio de 0.15 m em relação ao local de pousoThe problem addressed in this master dissertation, vision based autonomous landing of mini quadrotor, explores two distinct topics that have received considerable attention from the research community in the last decade: state estimation and motion control. For the landing problem, the state estimation task aims at estimating the pose of the vehicle with respect to the landing site. Concerning the landing site, two different strategies can be found in the literature, namely based on landmarks and high-textured flat regions. This work focuses on landmark based methods using a single onboard camera and inertial measurements. The solution relies on finding the landmark center on an image and estimating the pose in respect to the corresponding point in the world. In order to obtain the scale, the landmark dimensions must be known. The method is complemented using continuous homography optical flow, which allows estimating the velocity of the vehicle in any texture flat region. Both estimation and inertial data are fused within a filtering framework - Extended Kalman Filter. The motion control task consists in bringing the vehicle safely towards the landing target. In the scope of this work, a set-point controller based on feedback linearization and a proportional-integral-derivative (PID) controller ensures the error gently converges to the origino Simulations and real world experiments are conducted to ensure the reliability of the method. In particular, for a small vehicle, the proposed visual closed loop autonomous landing system achieved 0.15 m accuracyBiblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPBecker, MarceloRodrigues, Rômulo Teixeira2017-07-25info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18149/tde-09052024-102841/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-05-10T12:56:02Zoai:teses.usp.br:tde-09052024-102841Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-05-10T12:56:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Aterrissagem autônoma baseada em visão para mini quadrirrotor
Vision based autonomous landing for mini quadrotor
title Aterrissagem autônoma baseada em visão para mini quadrirrotor
spellingShingle Aterrissagem autônoma baseada em visão para mini quadrirrotor
Rodrigues, Rômulo Teixeira
computer vision
controle de movimento
estimação de estado
motion control
simulação para VANT
state estimation
UAV simulation
visão computacional
title_short Aterrissagem autônoma baseada em visão para mini quadrirrotor
title_full Aterrissagem autônoma baseada em visão para mini quadrirrotor
title_fullStr Aterrissagem autônoma baseada em visão para mini quadrirrotor
title_full_unstemmed Aterrissagem autônoma baseada em visão para mini quadrirrotor
title_sort Aterrissagem autônoma baseada em visão para mini quadrirrotor
author Rodrigues, Rômulo Teixeira
author_facet Rodrigues, Rômulo Teixeira
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Becker, Marcelo
dc.contributor.author.fl_str_mv Rodrigues, Rômulo Teixeira
dc.subject.por.fl_str_mv computer vision
controle de movimento
estimação de estado
motion control
simulação para VANT
state estimation
UAV simulation
visão computacional
topic computer vision
controle de movimento
estimação de estado
motion control
simulação para VANT
state estimation
UAV simulation
visão computacional
description O problema abordado nesse trabalho de mestrado, pouso autônomo de quadricópteros baseado em visão, explora dois problemas distintos que têm recebido atenção da comunidade científica na última década: estimação de estado e controle do movimento. Em particular, para o problema de aterrissagem, a estimação de estado tem como objetivo estimar a translação e rotação (pose) do veículo em relação ao local de pouso. De acordo com o local do pouso, pode-se dividir os trabalhos em duas classes, nomeadamente baseados em alvos ou regiões de forte textura. O presente trabalho foca em soluções baseadas em alvos. Dessa forma, para resolver o problema, deve-se encontrar o alvo na imagem e estimar a posição da câmera em relação ao mesmo. Para obter a escala, é necessário conhecer as dimensões do alvo. O método é complementado com fluxo ótico baseado na homografia contínua. O fluxo ótico permite estimar a velocidade do veículo em qualquer cenário de forte textura. Os dois métodos e dados inerciais são combinados através do Filtro Estendindo de Kalman. O problema de controle do movimento consiste em dirigir o veículo de forma segura para o alvo. No escopo desta dissertação, um controle de de navegação baseado em linearização da realimentação e um controlador PID garante que o erro convirja para a origem. Simulações e dados reais são realizados, de forma que o funcionamento correto da solução é confirmada. Em particular, para um veículo aéreo de pequeno porte, o método proposto em malha fechada teve um erro quadrático médio de 0.15 m em relação ao local de pouso
publishDate 2017
dc.date.none.fl_str_mv 2017-07-25
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18149/tde-09052024-102841/
url https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18149/tde-09052024-102841/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1809090547978076160