Desenvolvimento de algoritmo de navegação e visão computacional para competição de drones

Resumo

Este trabalho descreve o desenvolvimento de um sistema de navegação autônoma e de
visão computacional para um veículo aéreo não tripulado (VANT), projetado para atender
aos desafios da competição EletroQuad, promovida pela SAE Brasil. O objetivo é fazer o
drone decolar, procurar bases, identificar um marcador ArUco embutido em uma forma
geométrica na base e, a partir da leitura do identificador (ID) ArUco, realizar o pouso em
uma base específica. A metodologia englobou a modelagem da arquitetura de software
via diagramas de blocos e o desenvolvimento do controle de trajetória em padrão zig-zag
utilizando o ROS (Robot Operating System). Para a etapa de identificação de objetos,
adotou-se a rede neural YOLO (You Only Look Once), treinada com um dataset
customizado de imagens reais e anotações normalizadas, visando a detecção em tempo
real de formas geométricas e numerais em hardware embarcado (Raspberry Pi).
Previamente à execução física, o sistema foi integralmente validado em um ambiente de
simulação construído no software Gazebo. Os resultados demonstraram o êxito da
integração dos módulos de controle e visão.