Ajuste de posicionamento no destino final para sistemas de entrega de encomendas realizadas por drones autónomos

Abstract

Drones have been a platform that has aroused an increasing interest to several companies for the development of multiple autonomous applications including the package deliveries. This increasing interest in the use of autonomous drones to make deliveries it´s essentially due to a high potential for process optimization, improving business performance as well for being an efficient solution to overcome complex road conditions and congestion in urban areas. Thus, the improvement of this application to perform increasingly safer flights has been a challenging problem and of a great interest over the past few years. The main goal of this project consisted in the development of a strategy which the drone when landing deviates backwards and forwards when detecting people, cars and cyclists in the landing area. In this approach, Supervised Learning was used to detect these objects. In addition, the drone's orientation and height control was carried out using PID control, as well as the trajectory planning, GPS implementation and obstacle detection and deviation using computer vision techniques in order to be able to perform fully autonomous drone flights.

O drone tem sido uma plataforma que tem despertado um crescente interesse por parte de várias empresas para o desenvolvimento de diversas aplicações autónomas entre as quais a realização de entregas de encomendas. Este crescente interesse na utilização de drones autónomos para fazer entregas deve-se essencialmente ao seu elevado potencial para otimização de processos, melhoria de desempenho empresarial bem como por ser uma solução eficiente para ultrapassar as complexas condições rodoviárias e congestionamento das áreas urbanas. Assim, o aperfeiçoamento desta aplicação para a realização de voos cada vez mais seguros tem sido um problema desafiador e de grande interesse ao longo destes últimos anos. O objetivo principal deste projeto consistiu no desenvolvimento de uma estratégia na qual o drone no momento da sua aterragem desvia-se para a frente ou para trás perante a deteção de pessoas, carros e ciclistas na área de aterragem. Nesta abordagem foi usado o Supervised Learning para a deteção destes objetos. Além disso, foi realizado o controlo de orientação e altura do drone com o uso do controlo PID, bem como o planeamento de trajetória, implementação GPS e deteção e desvio de obstáculos através do uso de técnicas de visão por computador de forma a ser possível realizar voos totalmente autónomos por drones.