Qualificação de mestrado do aluno Johann Steffano J.C.C. Amorim
Título:
Computer Vision and Robust Control for UGV Cable Tracking in a Collaborative UAV-UGV Architecture
Discente: Johann Steffanno Jerônimo da Costa Caniato Amorim
Data: 02 de Junho de 2025, 17:30hs (remota, Microsoft Teams)
Resumo:
Esta dissertação propõe uma arquitetura colaborativa inovadora para inspeção de fazendas solares, integrando Veículos Terrestres Não Tripulados (UGVs, do inglês Unmanned Ground Vehicles) e Veículos Aéreos Não Tripulados (UAVs, do inglês Unmanned Aerial Vehicles). O objetivo é superar limitações operacionais comuns em sistemas isolados, como a autonomia restrita dos UAVs e a cobertura limitada dos UGVs. A solução proposta utiliza o modelo YOLOv5 para detecção e rastreamento de cabos elétricos pelo UGV, fornecendo suporte visual para a navegação do UAV e para análise de infraestrutura. O sistema inclui ainda um mecanismo de human-in-the-loop e algoritmos de planejamento de trajetória baseados no método $A^{\star}$, permitindo decisões adaptativas e coordenação em tempo real entre os robôs.
A abordagem foi validada por meio de simulações no ambiente Robot Operating System (ROS) com Gazebo, demonstrando sua eficácia frente a desafios como navegação autônoma, detecção de anomalias e aterrissagem segura do UAV com suporte do UGV. Complementarmente, este trabalho também apresenta o projeto e implementação do OmniBot, uma plataforma robótica educacional desenvolvida para fins didáticos, especialmente no ensino de sistemas de controle. Os resultados obtidos destacam o potencial da arquitetura proposta para aplicações industriais e educacionais, contribuindo tanto para a automação de inspeções quanto para a formação de engenheiros em contextos STEM.
Banca:
Milena Faria Pinto (PPEEL/CEFET, orientadora)
Diego Barreto Haddad (CEFET/RJ, membro interno)
Gabriel Matos Araujo (CEFET/RJ, membro interno)
Accácio Ferreira dos Santos Neto (CEFET/MG, externo)
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