Mini-Robôs Aéreos

O desenvolvimento de mini-robôs aéreos (mini aerial vehicles, MAV) capazes de voar de modo autônomo em ambientes internos e externos pode ser considerado como um dos grandes desafios da robótica nesse início do século XXI. Com o desenvolvimento da microeletrônica e a conseqüente miniaturização dos componentes, mini robôs aéreos têm ganhado espaço, embora o campo de pesquisa envolvendo tais dispositivos ainda ofereça um leque bastante variado a ser explorado citando-se, como um dos exemplos, a embarcação de sistemas de controle robustos nessas aeronaves. Os MAVs podem ser extremamente úteis no monitoramento aéreo para o combate ao fogo, a localização e o resgate de pessoas em locais de difícil acesso, como lugares montanhosos e de relevo acidentado, patrulha de fronteiras e também na coleta de amostras na atmosfera. Da mesma maneira, podem ser bastante eficazes para a inspeção em ambientes indoor, como em construções com risco de desabamento e em condição de incêndio, bem como em minas subterrâneas. Na agricultura, podem sem empregados para o monitoramento, detecção e captura de imagens para análise e detecção de doenças em plantações.

Para se ter a uma idéia da dimensão do potencial que os MAVs oferecem em termos de serviços úteis à sociedade contemporânea, um estudo envolvendo esses veículos foi realizado após a passagem do furacão Katrina em Nova Orleans (2005), visando estudar quais devem ser os conceitos para a utilização de MAVs em ambientes pós-catástrofe, como distância mínima segura de obstáculos e de que maneira devem ser conduzidas as rotinas de desvio dos mesmos. A conclusão mais importante deste estudo afirma que, definitivamente, o uso de GPS para localização e navegação dos MAVs enquanto que em ambientes indoor torna-se inadequada. Isso ocorre primeiramente porque, uma vez que o plano de navegação de uma missão de resgate e/ou monitoramento em ambientes desestruturados é altamente dinâmica, a navegação com base num referencial GPS torna-se custosa do ponto de vista operacional. Em outras palavras, caso o MAV já esteja voando em missão e um novo alvo de inspeção torna-se visível e deseja-se analisá-lo, isso implica na alteração do plano de vôo inicial, o que demanda tempo para que um novo planejamento de trajetória seja refeito em solo. Como MAVs em geral oferecem uma autonomia de 20 a 30 minutos em média, todo tempo que se ganha (ou que se deixa de gastar) se reflete diretamente em um melhor aproveitamento dos seus recursos.

Do ponto de vista do sensoriamento do MAV em ambiente não-estruturado (e, portanto desprovido de sensoriamento GPS), a construção de controladores de posição baseados em visão por meio de fluxo óptico representa o estado da arte em visão computacional, revelando-se uma alternativa bastante promissora, uma vez que dispensa sistemas de localização tradicionais. O baixo peso das câmeras monoculares e o baixo consumo de energia necessária para a sua operação encaixam-se perfeitamente nas limitações que rodeiam os mini robôs aéreos. Os trabalhos que merecem destaque no que se refere ao estado da arte das técnicas de visão computacional estão descritos em. Neles, são propostas diversas vertentes no assunto, enfocando-se a utilização de algoritmos de filtragem por Kalman para a estimação da posição da aeronave, algoritmos de Dijkstra em sistemas anti-colisão, leis de controle não-lineares para condução da aeronave baseada no movimento dos obstáculos dentro do campo de visão da câmera, dentre outros.

A natureza construtiva dos mini robôs aéreos deve permitir que tais dispositivos sejam leves o bastante para que sua autonomia seja estendida o que obriga os fabricantes a, além de procurar miniaturizar suas partes componentes, desembarcar o processamento das informações coletadas pelos sensores. Um trabalho envolvendo o conceito de memória visual se dá por meio da comparação entre as imagens previamente capturadas e armazenadas em uma série de imagens-chaves. Novamente, num ambiente desestruturado que obriga que as missões sejam altamente dinâmicas, o tratamento da informação offline é, definitivamente, descartado neste trabalho. Quanto a miniaturização das partes que compõe o MAV, diversas aplicações propõem, por exemplo, a substituição da comunicação via módulos de RF (radiofreqüência) por sistemas mais simples e leves como módulos de infravermelho (IR). Entretanto, a utilização de IR é questionável do ponto de vista da robustez da comunicação. Essa tecnologia é inviável em ambientes desestruturados e desconhecidos, pois um simples obstáculo como uma parede inviabiliza a transmissão de dados via IR. Neste contexto, é importante dispor de uma plataforma que ofereça o melhor custo-benefício entre a robustez da tecnologia embarcada e a autonomia da aeronave.

A utilização de MAVs em modo cooperativo é uma configuração bastante interessante para as possíveis tarefas descritas ao longo dos parágrafos anteriores. Seja na localização para o resgate de pessoas, ou no monitoramento de locais hostis/desestruturados (indoor ou outdoor), a tarefa ou missão pode ser otimizada quando dois ou mais robôs aéreos operam sob um canal de intercomunicação, formando uma rede de sensores onde cada robô é tratado como um nó. Neste caso, a utilização de computação reconfigurável em aplicações distribuídas em rede é útil para dar suporte no processamento de algoritmos de alto desempenho, tal como o processamento de imagem nos sistemas de visão de MAVs em voo cooperativo. No exemplo do monitoramento de áreas de desastre, missões em cooperação de robôs aéreos podem ser executadas sob a supervisão de algoritmos bio-inspirados para a distribuição de tropas de MAVs em locais de interesse dentro de uma área de trabalho. Por exemplo, algoritmos baseados no comportamento das colônias de formigas são amplamente utilizados no planejamento de trajetória de MAVs em voo cooperativo para solucionar problemas de busca em áreas de difícil monitoramento.

Algoritmos evolutivos também se mostram eficazes em voo cooperativo, em especial para controle distribuído, em substituição ao controle centralizado. Diferente deste último, no controle distribuído os robôs aéreos formam uma rede onde todos são capazes de efetuar o sensoriamento, a cognição, a comunicação e também de atuar na missão contribuindo, em conjunto com os demais elementos da esquadrilha, com o cumprimento da tarefa.

Referências:

BREGANON, R. ; SAMPAIO, R. C. B. ; SOUZA, M. M. ; SALVI, F. T. B. ; BECKER, M. ; BELO, E. M. . DESIGN OF A ROBUST CONTROLLER FOR STABILIZATION OF A QUADROTOR (aceito para publicação). In: DINAME 2011 – 14th International Symposium on Dynamics Problems of Mechanics, 2010, São Sebastião. Anais do 14th International Symposium on Dynamics Problems of Mechanics, 2010

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