Técnicas de prevenção de colisões e agrupamento de fluxos

Prevenção de colisões em UAV usando pipelines de redes neurais e técnicas de agrupamento de fluxos
A tecnologia dos drones está em constante evolução, com as normas de segurança sempre na vanguarda de cada progresso. Um componente fundamental da integração de drones em paisagens urbanas é a sua capacidade de navegar por obstáculos, minimizando colisões e assegurando operações sem problemas. A indústria de UAV está a propor ativamente soluções para mitigar potenciais perigos, e gostaríamos de apresentar a nossa contribuição de investigação - solução para esta questão crítica.

Aprofundar o desafio - Porque é que a prevenção de colisões é tão crucial?

Os drones aéreos enfrentam numerosos desafios, particularmente na navegação de objectos em movimento, que exigem uma abordagem sofisticada para uma resolução eficaz. Objectos como outros UAVs, detritos ou aves podem constituir obstáculos significativos, exigindo uma deteção rápida para evitar colisões e mitigar acidentes potencialmente graves. As indústrias que necessitam de operações aéreas precisas e que navegam em ambientes complexos dependem fortemente de sistemas anticolisão. Por exemplo, as operações realizadas em estaleiros de construção congestionados exigem medidas de segurança rigorosas para garantir inspecções aéreas sem acidentes. Da mesma forma, os serviços de entrega por drones, particularmente em áreas urbanas densamente povoadas com espaço aéreo congestionado, exigem protocolos de segurança avançados para operar de forma segura e eficiente.
Resultados da investigação sobre prevenção de colisões

Medidas actuais para fazer face aos riscos de colisão

Atualmente, as soluções tecnológicas e as medidas regulamentares têm atenuado significativamente o risco de colisão nos UAV. No entanto, podem não ser totalmente suficientes para garantir os mais elevados padrões de segurança. Factores como a precisão dos sensores, a velocidade dos objectos em movimento e os erros humanos durante a pilotagem, juntamente com as lacunas regulamentares, podem minar a eficácia destas medidas. Além disso, o advento de novas tecnologias introduz preocupações de segurança adicionais, uma vez que cada inovação traz consigo o seu próprio conjunto de riscos. Por exemplo, a proliferação de drones autónomos e de veículos de mobilidade aérea urbana aumenta a complexidade da gestão do espaço aéreo e da prevenção de colisões. Por conseguinte, é imperativo envidar esforços contínuos para resolver as limitações existentes e adaptar-se eficazmente à evolução dos riscos.

Desafios das medidas actuais

Embora as soluções tecnológicas e as medidas regulamentares tenham, de facto, feito progressos na abordagem dos riscos de colisão nos UAV, persistem vários desafios:

O algoritmo de prevenção de colisões

No meio destes desafios, a nossa investigação sugere uma solução para transformar a prevenção de colisões em UAVs. No centro da a nossa inovação O sistema de deteção de colisões (Collision Avoidance Algorithm) é uma fusão sofisticada de componentes do pipeline de redes neuronais (NNP). Este algoritmo avançado incorpora elementos da Rede Neural Convolucional (CNN), da Rede Neural Recursiva (RNN) e da Rede Neural de Alimentação (FNN) para permitir uma rápida deteção e resposta a obstáculos dinâmicos encontrados durante o voo.

Utilizar o algoritmo de estimativa da trajetória do objeto (OTE)

Para estabelecer uma estrutura eficiente para a prevenção de colisões, a nossa solução associa-se ao algoritmo Object Trajectory Estimation (OTE), utilizando a análise do fluxo ótico. Esta colaboração estratégica aumenta a precisão da prevenção de colisões e ajuda a gerar um conjunto de dados abrangente que engloba vários cenários. Este conjunto de dados enriquece a investigação sobre a prevenção de colisões, abrindo caminho para futuros avanços na tecnologia de segurança dos UAV.
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Avanços do algoritmo de prevenção de colisões e do algoritmo OTE

Resumo

A prevenção de colisões é crucial para uma integração perfeita dos drones nas paisagens urbanas, minimizando os riscos e garantindo operações eficientes. Embora as medidas actuais tenham feito progressos na mitigação dos riscos de colisão, os desafios persistem, incluindo limitações tecnológicas e lacunas regulamentares. A nossa investigação oferece uma solução - um algoritmo sofisticado de prevenção de colisões, combinado com o algoritmo de estimativa de trajetória de objectos. Através de componentes inovadores de redes neuronais e análise de fluxo ótico, a nossa solução visa melhorar as capacidades de prevenção de colisões, contribuindo para operações de UAV mais seguras. No futuro, a inovação e a colaboração contínuas são vitais para enfrentar os desafios em evolução e garantir a integração segura dos drones no nosso espaço aéreo.

Pontos-chave

Perguntas relacionadas

Como é que as soluções tecnológicas e as medidas regulamentares actuais abordaram os riscos de colisão nos UAV?

Embora tenham feito progressos, factores como a precisão dos sensores, os erros humanos e as lacunas regulamentares prejudicam a sua eficácia, salientando a necessidade de uma melhoria contínua.

Quais são os principais componentes do algoritmo de prevenção de colisões proposto na investigação?

O algoritmo incorpora elementos CNN, RNN e FNN num pipeline de rede neural para detetar e responder a obstáculos dinâmicos encontrados durante o voo.

Como é que a parceria com o algoritmo de Estimativa da Trajetória de Objectos (OTE) melhora as capacidades de prevenção de colisões?
Ao utilizar a análise do fluxo ótico, o algoritmo OTE aumenta a precisão na prevenção de colisões e contribui para gerar um conjunto de dados abrangente para investigação e aperfeiçoamento futuros.

Prof. José Fonseca

FCT | Universidade NOVA de Lisboa

Dr. João P. Matos-Carvalho

Universidade Lusófona, COPELABS

Dr. Dário Pedro

CEO & Líder de Equipa de Software @ BV

Dr. André Mora

FCT | Universidade NOVA de Lisboa

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