Repositório UNIFEI UNIFEI - Campus 1: Itajubá PPG - Programas de Pós Graduação Dissertações
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Tipo: Dissertação
Título: Inspeção de linha de transmissão utilizando multi-drones de baixo custo
Autor(es): JESUS, Leandro Diniz de
Primeiro Orientador: RAMOS, Alexandre Carlos Brandão
Resumo: Periodicamente as linhas de alta tensão precisam ser inspecionadas para evitar problemas futuros, ou até mesmo, para resolver problemas que vão sendo notados. Para realizar essas inspeções as empresas vêm tentando fazer do modo mais seguro possível para que não haja um gasto muito alto e nem colocar nenhuma pessoa em risco. Para isso, profissionais dessas empresas vêm cada vez mais utilizando drones para inspecionar essas estruturas, porém esses drones necessitam de duas pessoas próximas, uma é o piloto controlando manualmente o drone e outra, um observador (também piloto) munido de binóculos e rádio para comunicação. As imagens geradas pelo drone são analisadas por um técnico que avaliará se e necessário tomar alguma medida para manter a Linha em funcionamento. Para descobrir possíveis problemas na linha e estrutura essa pesquisa vem apresentar uma solução utilizando três drones realizando voo em conjunto de forma autônoma, que fará o processamento da imagem em tempo real de detecção dos possíveis problemas. O primeiro drone inicialmente irá se deslocar até a primeira torre com uma câmera, para que então utilizando uma rede neural convolucional, consiga detectar a torre e qualquer possível problema que se encontrar nela, além de gravar a localização da torre para que o especialista posteriormente efetue a manutenção, o segundo drone ficará responsável por verificar os fios que conduzem a energia elétrica e o terceiro drone ficará responsável por detectar invasões na área da linha que venha apresentar riscos ou vir a causar futuros problemas. A implementação da solução foi realizada no simulador Airsim, onde foi desenvolvido um ambiente de código aberto disponibilizado para testes de navegação autônoma com uma linha de alta tensão. A navegação dos drones foi realizada a partir do posicionamento das torres onde já se sabe a localização da latitude e longitude de cada uma delas.
Abstract: Periodically the electric power transmission lines need to be inspected to avoid future problems or even to solve problems that have been noticed. In order to carry out these inspections, companies have been trying to make it as safe as possible so that there is not a very high expense and do not put any person at risk, for this they are increasingly using drones to inspect, however these drones need to have people nearby operating navigation and with that it often ends up not being as efficient as it ends up passing some problem. To solve the problem of detecting a possible problem on the line I come to present a solution using three drones that will make an autonomous flight over the line. The first drone will initially travel to the first tower and with a camera, using a convolutional neural network it will detect the tower and any possible problem that is found in it and record the location of the problem tower for someone to do maintenance on it, the the second drone will be responsible for checking the wires that conduct the electrical energy and the third drone will be responsible for detecting if there is something under the line that may be at risk or have come to cause future problems for the line. The solution was implemented in the airsim simulator, where an environment already available by the software for autonomous navigation tests with a high voltage line was used. The navigation of the drones was made from the positioning of the towers where the location of the latitude and longitude of each one is already known.
Palavras-chave: Inspeção de linha de transmissão
Rede neural convolucional
Drones
CNPq: CNPQ::CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA::CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Itajubá
Sigla da Instituição: UNIFEI
metadata.dc.publisher.department: IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Ciência e Tecnologia da Computação
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3364
Data do documento: 15-Jun-2022
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