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metadata.dc.type: Dissertação
Title: Um ambiente para teste e diagnóstico de drones usando cossimulação
metadata.dc.creator: Abreu, Renato Ricardo de
metadata.dc.contributor.advisor1: Brito , Alisson Vasconcelos de
metadata.dc.description.resumo: Veículos aéreos não tripulados (VANT), também conhecidos como drones, são muito importantes para realizar voos sem a necessidade de um piloto no veículo, por isso são programados para executar missões de voos. Entretanto, eles necessitam ser confiáveis para executá-las. Então, com a realização de diagnósticos do estado do VANT, é possível prever falhas durante ou antes da execução do voo.O objetivo deste trabalho é apresentar um ambiente de teste, para analisar e avaliar drones durante o voo em ambiente fechado. Para este propósito, o framework Ptolemy II foi estendido para comunicação com drones reais usando o High Level Architecture(HLA).O ambiente de teste apresentado é extensível para outras rotinas, e pronto pra integração com outras ferramentas de simulação e análise. Para testar o ambiente foram realizados dois experimentos de detecção de falhas, com um total de 20 voos realizados para cada um deles. Destes 20 voos, 80% foram utilizados para treinar um algoritmo de árvore de decisão, e os outros 20% voos para testar o algoritmo em que uma das hélices possuía anomalia. A taxa de acerto ou detecção de falha foi de 70% para o primeiro experimento e de 90% para o segundo experimento.
Abstract: The unmanned aerial vehicles (UAVs), also know as drones, are very important to execute flights with no necessary pilot in the vehicle, thus it is programmed to run flight missions. However, they require reliability to execute missions, then with diagnostic it is possible to predict vehicle failure during or before the flight. The objective of this work is to present a testing tool, which analyzes and evaluates drones during the flight in indoor environments. For this purpose, the frameworks Ptolemy II was extended for communication with real drones using the High Level Architecture (HLA). The presented testing environment is extendable for other testing routines, and is ready for integration with other simulation and analysis tools. For testing, a total of 40 flights were performed. From that, 20 were used to train a Decision Tree algorithm, and the other 20 to test the algorithm, where some of them had ananomaly added to one ofthe propellers. The accuraterate of fault detection was 70%.
Keywords: Veículo aéreo não tripulado
Teste
Simulação Hardware-in-the-loop
High Level Architecture
Unmanned Aerial Vehicle
Testing
Hardware-in-the-loop Simulation
High Level Architecture
Teste de validade - Drones
Drones - Avaliação
Teste e diagnóstico
Cossimulação
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal da Paraíba
metadata.dc.publisher.initials: UFPB
metadata.dc.publisher.department: Informática
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Informática
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil
metadata.dc.rights.uri: http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/15214
Issue Date: 16-Jan-2019
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