Rotas adaptativas para inspeção autônoma de subestação por meio do uso de VANT

Abstract

A solução, em formato de sistema, foi desenvolvida na Fundação CERTI como parte do módulo experimental da automação do processo de aquisição de imagens termográficas de equipamentos de subestação de um projeto de P&D, contratado pela concessionária de energia COPEL. O projeto propõe um sistema de geração e execução de rotas de inspeção adaptativas livres de colisão, passando por pontos definidos pelo usuário. As rotas apresentam comportamento adaptativo pois ao longo da inspeção podem ter seu curso alterado por uma condição externa de tratamento de imagem e não são fixas entre os pontos de inspeção, se adaptam caso o mapa de obstáculos seja alterado. Para definição dos pontos de inspeção o operador utiliza um ambiente virtual, com o modelo de colisão dos obstáculos e de um VANT genérico. Neste ambiente, o VANT é controlado manualmente pelo operador através de um controle USB genérico. Para representação do modelo de colisão, o trabalho apresenta um método de conversão de modelos 3D para Octotree, um padrão de dados utilizado por algoritmos de motion planning. Para geração de rotas entre os pontos coletados o sistema propõe o uso de algoritmos de motion planning disponíveis em bibliotecas gratuitas distribuídas para ROS. Para execução das rotas no VANT, um aplicativo para sistema Android foi desenvolvido para controlar o processo de tratamento e execução dos pontos recebidos pelo sistema gerador de rotas. Para a troca de mensagens e execução de serviços entre os principais módulos do sistema, o framework ROS foi utilizado. Os resultados do sistema foram satisfatórios quanto ao mecanismo de geração e controle das rotas, como comprovam testes realizados com o sistema como evitar obstáculos, controle de posição e orientação, conversão entre coordenadas cartesianas e de GPS e teste de execução de rotas no simulador do próprio VANT DJI Inspire 1.

The solution, in system format, was developed at CERTI Foundation as part of the experimental module of automation of the process of acquisition of thermographic images of substation equipment of a R&D project, hired by the energy company COPEL. The project proposes a system of generation and execution of adaptive inspection routes free of collision, passing through points defined by the operator. The routes present an adaptive behavior because along the inspection they can have their course altered by an image processing external condition and are not fixed between the inspection points, they adapt if the obstacle map is altered. In this environment, the UAV is manually controlled by the operator through a generic USB control. To represent the collision model, the work presents a method for converting 3D models to Octotree, a data standard used by motion planning algorithms. To generate routes between the collected points, the system uses sample-based motion planning algorithms available in free libraries distributed for ROS. To execute the routes in the UAV, an application for Android system was developed to control the process of treatment and execution of the points received by the route generator system. For the exchange of messages and execution of services between the main modules of the system, the ROS framework was used. The results of the system were satisfactory in terms of the mechanism for generating and controlling routes, as shown by tests performed with the system to avoid obstacles, position and orientation control, conversion between Cartesian and GPS coordinates and route execution test in the simulator of the VANT DJI Inspire 1 itself.