Um método para localização de veículos subaquáticos baseado em imagens visíveis aéreas e acústicas subaquáticas
Autor: Matheus Machado dos Santos (Currículo Lattes)
Resumo
Localização subaquática é um problema desafiador devido às limitações sensoriais impostas pelo ambiente aquoso. Entre elas, o uso de Sistema de Posicionamento Global (GPS) e de sensores ópticos são severamente limitados. Apesar de sonares multi-feixe serem eficientes, suas imagens são de difícil interpretação. Novas tecnologias de sensoriamento remoto por drones ou satélite facilitaram o acesso a imagens aéreas no espectro visível e de alta resolução, permitindo um melhor entendimento da superfície terrestre e de regiões costeiras e portuárias. Estes fatores motivaram a proposta do primeiro método multi-domínio e multi-perspectiva de estimativa de localização subaquática para regiões parcialmente estruturadas, com estruturas parcialmente submersas, como portos e marinas. A localização é estimada utilizando a odometria do veículo, imagens acústicas subaquáticas, e imagens ópticas aéreas, através da percepção das estruturas parcialmente submersas no ambiente. As imagens aéreas são utilizadas como referência para localização, e são carregadas previamente no veículo subaquático. São apresentados os principais desafios para o tratamento das imagens de cada domínio, e os desafios de encontrar as suas relações. O método proposto combina Modelos Probabilísticos e Redes Neurais Convolucionais para estimar a similaridade entre as imagens dos dois domínios, explorando estruturas estacionárias como píeres, paredes e linhas litorâneas. A similaridade é utilizada na etapa de atualização do peso das partículas do algoritmo de localização de Monte Carlo. O sistema é avaliado utilizando dados simulados e reais, capturados em uma marina. Os resultados obtidos mostram a redução do erro de localização acumulado durante a navegação subaquática, representando uma alternativa viável para navegação subaquática autônoma em portos e marinas.