Estudo de algoritmos de visão computacional para identificação e rastreamento de linhas de transmissão de energia elétrica com multirotores

Abstract

A rede de transmissão de energia elétrica brasileira requer inspeção e manutenção preventiva regular para garantir o seu fornecimento aos consumidores. As companhias transmissoras realizam inspeções regulares para identificar anomalias na rede de transmissão, como defeitos nos cabos, trincas nos isoladores e estruturas próximos da rede, como árvores, entre outros. Estas inspeções podem ser feitas por profissionais com uso de binóculos ou através de helicópteros tripulados contendo um conjunto de sensores, tais como câmeras infravermelho para detectar pontos de alto aquecimento, entre outros sensores. O interesse no uso de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) para realizar inspeções em linhas de transmissão têm crescido nos últimos anos, devido ao baixo custo e aumento na segurança, se comparado com as inspeções realizadas com helicópteros tripulados. Com essa tecnologia, o VANT pode ser controlado via rádiocontrole por um piloto ou de forma semi-automática, com uma missão pré-programada no piloto embarcado da aeronave. Uma das grandes dificuldades em se realizar vôos autônomos está na dependência do sistema GPS (Global Positioning System) para obtenção da posição do VANT. O erro na medida da posição informada pelo GPS pode afetar o desenvolvimento da missão. Este trabalho visa desenvolver uma técnica de processamento de imagens em tempo real para realizara identificação e rastreamento das linhas de transmissão e desta forma determinar a sua posição relativa ao VANT. Sem conhecer exatamente a posição do VANT e das linhas de transmissão, mas sabendo a posição relativa entre os dois, pode ser possível corrigir a trajetória do VANT através de comandos enviados para o piloto automático da aeronave. O projeto foi desenvolvido sobre o framework ROS (Robot Operating System) e o processamento de imagens foi realizado utilizando a biblioteca OpenCV. Para avaliar o desempenho da solução, criou-se um cenário virtual no simulador de robôs Gazebo, onde foi possível processar as imagens geradas por um multirotor durante uma missão de inspeção.