Egressos do curso de Ciência da Computação da UNIFAL (Universidade Federal de Alfenas) foram premiados por proposta de melhorias de geolocalização de aeronaves quando perdem o sinal GPS, durante competição organizada pelo ITA (Instituto Tecnológico de Aeronáutica).
João Pedro Peinado e Mário Augusto Filho, acompanhados pelo professor e pesquisador Humberto Brandão, receberam o prêmio de melhor equipe na competição, cujo grupo de pesquisas faz avanços tecnológicos para aeronaves da Embraer.
Intitulado “Visual odometry for autonomous UAVs in GNSS contested environments”, o desafio era criar modelos capazes de calcular o deslocamento de um drone com base nas imagens capturadas por ele mesmo, visto que o sinal de GPS pode ser perdido em certos ambientes.
O professor Humberto Brandão explicou que “o ITA tomou a decisão de divulgar a base de dados das imagens para que qualquer pessoa pudesse contribuir, propondo assim um desafio onde cada grupo de pesquisa pudesse ter a qualidade de sua pesquisa matematicamente mensurada, através de métricas de erro na localização das aeronaves de ambientes previamente conhecidos pelo proponente.”
Conforme detalha o pesquisador, assim como carros, aeronaves em voo, passam por perda ou má qualidade do sinal GPS, podendo, por alguns instantes, ter sua estimativa de localização comprometida. “Isso acontece desde drones a caças de combate em voo”, diz. “Com o impulso do desenvolvimento do caça Gripen no Brasil, diversos projetos de pesquisa aplicada têm surgido por demanda do ITA e da Embraer para que haja avanços científicos que possam agregar na tecnologia de aeronaves e melhorar a qualidade de seus voos”, complementa.
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Para estimar em tempo real e com qualidade as localizações das aeronaves, quando há perda de sinal GPS, algumas empresas passaram a usar fotografias registradas várias vezes por segundo com técnicas de Inteligência Artificial.
Durante dois meses, a equipe trabalhou na pesquisa para propor uma solução ao problema da perda de localização das aeronaves. A solução foi projetada e desenvolvida através de técnicas de Inteligência Artificial, Matemática e Estatística. “Pensamos desde o início em uma abordagem mais simples, matematicamente, mas que continuasse com alto poder preditivo sobre o deslocamento da aeronave”, conta, informando que a equipe evitou utilizar técnicas conhecidas com Deep Learning, o que exigiria hardware de ponta para que a aeronave usasse a solução.
O professor destaca que em seu uso, o software é acionado em ambientes onde há perda de precisão na geolocalização. “Quando a aeronave é não tripulada, este tipo de sistema é de fundamental importância para que ela não colida com objetos já conhecidos, aumentando a qualidade do seu voo. Esta tecnologia pode evitar a perda da aeronave e os danos causados ao atingir o solo”, comenta.
Ele também explica que quando a aeronave é tripulada, pilotos podem receber alertas ou até mesmo intervenções do próprio avião no caso de regiões impróprias ou perigosas para voar. “Além das vidas em risco, que nem precisamos discutir o quanto elas são importantes e valiosas, aviões ou caças militares possuem custos significativos para a Embraer ou para a FAB”, argumenta, acrescentando que extensões desta pesquisa podem ser também transportadas para a área de carros autônomos, auxiliando seus sistemas de navegação.
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