Confiabilidade e Segurança em Veículos Aéreos
Não Tripulados
Vitor Hugo Furtado
Grupo de Análise de Segurança
Escola Politécnica da USP
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Roteiro
•
•
•
•
•
•
Visão Sistêmica
Objetos de pesquisa
UAVs
Sensor Fusion
Metas
Conclusão
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Sistema Métrico
•
Milha náutica [ NM ] – igual a 1.852 metros
•
Pé – Foot [ ft ] – igual a 0,3048 metro (1 ft igual a 12 in)
•
Milha terrestre ou milha [ m ] – igual a 1.609 metros
•
Para indicar velocidade utilizamos a milha náutica por hora que tem o
nome especial de nó (knot) e abrevia-se kt ou kts. Uma milha náutica
equivale a 6.076 pés ou 1.852 metros. Essa medida foi escolhida por
corresponder ao arco de circunferência de um minuto, medido sobre um
grande círculo da terra, cuja circunferência mede 40.000 km
•
Um nó equivale a 1,15 milha terrestre, ou seja, 100 kts = 115 mph ou 100
kts = 185 km/h
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Sistemas Críticos
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Sistemas Críticos
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Sistemas Críticos
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Fases do Vôo
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Control Tower (TWR)
• Torre Guarulhos
(TWR-GR)
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Controle de Torre
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Controle de Torre
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Controle de Torre
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Controle de Torre
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Aproximação
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TCAS
• TCAS (Traffic Alert and Collision Avoidance
System) opera a bordo do avião para facilitar a
separação no espaço aéreo
• Um sistema TCAS pode trilhar e avaliar as
ameaças de colisão em potencial. Informações de
tráfego podem ser disponibilizadas ao piloto, e
resoluções ou aconselhamento de tráfego são
fornecidas durante prováveis situações de midair collision
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Objetos de pesquisa
Colisão
Sensor
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Objetos
Agentes
Atuador
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Objetos de pesquisa
Colisão
Tecnologias Estabelecidas (TCAS)
 N participantes
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A maioria das colisões ocorrem
•
•
•
•
Entre duas aeronaves
Em condições de VFR (Visual Flight Rules)
Durante o dia
Com um CFI (Certified Flight Instructor) a
bordo
• Com um padrão de tráfego (80% destes na
aproximação final)
• Abaixo de 3000 pés AGL (above ground level ou
acima do nível do solo)
• A dez milhas de um aeroporto sem torre de
controle
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MAC entre Boeing 757 e Tupolev
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Objetos de pesquisa
Implementado
Interferência
Melhoria
Safety
Quantifica
Medido
Qualifica
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Objetos de pesquisa
Colisão
Distanciamento entre Aeronaves
ASAS
ATM
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Tecnologias e Desafios
Endurance
Range
Sensores
Atuadores
Autonomia
Redes (comunicação)
Comportamento (decolagem, vôo, aterrissagem)
Colisão aérea e em solo
Influência do Rastro de turbulência frente a qualquer solução de
hardware/software
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Intelligent System Health
Monitoring
Capacidade de um sistema UAV identificar falhas e classificá-las de
acordo com o impacto na segurança e no sucesso da missão.
Permite o gerenciamento de uma contingência inteligente baseado no
estado de falha do veículo.
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Sophisticated Contingency
Management
Permite ao veículo planejar um curso de ação alternativo se algo vai mal,
exigindo que seu plano de vôo original seja alterado.
O sistema de gerenciamento a bordo deve reagir aos eventos imprevisíveis
e falhas de acordo com as seguintes prioridades:
1) Minimizar a expectativa de casualidade
2) Minimizar os danos de propriedade externos
3) Maximizar a chance de sobrevivência da aeronave
4) Maximizar a chance de sobrevivência do payload
A perda do UAV e do payload deve somente ser considerada quando
houver um risco significativo ao público em geral ou à propriedade.
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Reliable Flight Systems
UAVs com um nível aceitável de safety (comparável ao de um avião
pilotado)
Confiabilidade tanto dos sistemas a bordo quanto a de reconhecer uma
falha e adaptar-se à situação
Ampliar a redundância dos sistema de vôo (custo e sobrepeso)
Adicionar inteligência para reconhecer e corrigir uma falha (sistema
baseado em redes neurais)
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Over-the-Horizon Communication
Enfoque web-based
Os dados podem fluir de um nó para qualquer outro
Exemplos de nós: UAV, satélite, a carga útil da aeronave, outra aeronave,
o operador do UAV...
Capacidade de alta largura de banda, mesmo em áreas remotas
A rede deve ser configurável baseado nos requisitos da missão (quality of
service). Não sendo necessário pagar por mais recursos que os necessários
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Integração de Sistemas
•
•
•
•
•
•
Sistema Operacional
Banco de dados
Engenharia de Software
Inteligência Artificial
Arquitetura de Computadores
Redes de Computadores
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VANTs
• Veículos Aéreos Não Tripulados :
– UAV (Unmanned Aerial Vehicle)
– São conduzidos sem a presença física de
tripulantes
– Podem ser completamente autônomos ou
controlados remotamente
– Variam quanto ao tamanho, alcance e missão
(UCAV, TUAV, VTUAV...)
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Áreas de atuação
• Desastres naturais
(queimadas)
• Favelas
• Regiões hostis
• Aeroespacial
• Agricultura
• Energia
• Segurança em área de
fronteira
• Terrorismo
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Objetos de pesquisa
UAVs X Pesquisa
Características: ta
manho, alcance, ap
licação
Multidisciplinar: te
oria de controle, en
genharia aeronáutica
Processamento de si
,
nal, IA, Redes, Eng
. SW ...
Fonte do 14bis: http://www.eesc.usp.br/smm/aeronautica/14bis/modelo.htm
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Classes de veículos
Fonte: MIT, March 2005, USA. Report Number ICAT-2005-1
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Classe 0
Scout 2000
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Classe 1
KZO
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Classe 1
Outrider
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Classe 2
Predator
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Helicóptero Yamaha, uso industrial
Fonte Universidade de Sydney
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Fonte: Dept. of Defense. Roadmap 2005-2030, USA - 2005.
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Missile Technology Control Regime
Fonte: Dept. of Defense. Roadmap 2005-2030, USA - 2005.
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Predator
Fonte: Office of the Secretary of Defense. February 2003, USA
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Fonte: Dept. of Defense. Roadmap 2005-2030, USA - 2005.
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45
Global Hawk
Fonte: Dept. Airborne Air Defense. Preliminary Study 1.1, December 2001
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Decolagem
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Fonte: Dept. of Defense. Roadmap 2005-2030, USA - 2005.
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Fonte: Dept. of Defense. Roadmap 2005-2030, USA - 2005.
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Fonte: Dept. of Defense. Roadmap 2005-2030, USA - 2005.
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Fonte: Dept. of Defense. Roadmap 2005-2030, USA - 2005.
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Fonte: Dept. of Defense. Roadmap 2005-2030, USA - 2005.
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Fonte: Dept. of Defense. Roadmap 2005-2030, USA - 2005.
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Fonte: Dept. of Defense. Roadmap 2005-2030, USA - 2005.
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Controle
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Fonte: Dept. of Defense. Roadmap 2005-2030, USA - 2005.
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Fonte: Dept. of Defense. Roadmap 2005-2030, USA - 2005.
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Fonte: Dept. of Defense. Roadmap 2005-2030, USA - 2005.
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Projeto Arara
Fonte: Vasconcelos, Yuri. Ajuda do céu, sensoriamento remoto. Pq Fapesp, Maio 2006
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Eucaliptos/Citrus
Fonte: Vasconcelos, Yuri. Ajuda do céu, sensoriamento remoto. Pq Fapesp, Maio 2006
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Cultura de cana-de-açúcar
Fonte: Vasconcelos, Yuri. Ajuda do céu, sensoriamento remoto. Pq Fapesp, Maio 2006
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Operação com VANT HALE usando
base remota
Fonte: Dept. Airborne Air Defense. Preliminary Study 1.1, December 2001
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Espaço Aéreo
Visão Sistêmica
Fonte: Dept. Airborne Air Defense. Preliminary Study 1.1, December 2001
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Datalink entre VANT e UCS
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Estação de controle de VANT (UCS)
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Fatores que influenciam a integração
com o ATM
Fonte: Dept. Airborne Air Defense. Preliminary Study 1.1, December 2001
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Visão Sistêmica
Controle
Fonte: MIT, March 2005, USA. Report Number ICAT-2005-1
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Collision Avoidance
•
Ver : detecção de aproximação de outra aeronave através de algum tipo de
sensor
• Evitar : prevê se a aeronave intrusa causa riscos e que tipo de ação deveria
ser tomada através de um algoritmo
• Detecção cooperativa e não cooperativa
• Se uma colisão potencial existe, uma trajetória segura deve ser derivada e
automaticamente executada se o operador não tiver tempo suficiente para
reagir
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Desafios na Confiabilidade
Para alcançar um alto nível de confiabilidade, os sistemas de controle
precisam emular os seguintes procedimentos de pilotos humanos:
1. Rápida e precisamente diagnosticar condições de risco;
2. Reestruturar a aeronave de acordo com os procedimentos de emergência
prescritos;
3. Adaptar-se as novas entradas de controle para acomodarem-se a resposta
degradada da aeronave;
4. Forçar novos caminhos de acordo com a capacidade do sistema
degradado;
5. Decidir durante a ação:
– Pousar tão logo quanto possível – pousar em área de pouso mais próxima (campo
aberto) sem atraso;
– Pousar tão logo quanto praticável – pousar em área escolhida previamente dada a
urgência da emergência;
– Continuar a missão em modo degradado.
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Fonte: Dept. of Defense. Roadmap 2005-2030, USA - 2005.
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Arquitetura tolerante a falhas
•
•
•
•
•
Detecção e identificação de falha
Reestruturação de sistemas ativos
Controle de vôo reconfigurável
Planejamento de rota reconfigurável
Adaptação da missão
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Relacionamento
Orientação
Velocidade
mecânico
térmico
magnético
elétrico
óptico
químico
S2
S3
S1
S4
S9
S0
S5
Altitude
Colisão
S8
Rota
S7
S6
Frenagem
Aproximação
Sensor
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Objetos
Agentes
Atuador
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Sensor Fusion
Sensor fusion é uma combinação de dados
originados de diferentes fontes e cuja
informação resultante é melhor que aquela
retirada de cada uma dessas fontes
individualmente
Information Fusion
Kalman Filtering
Bayesian Estimation
Lógica Fuzzy
Sensor
Fusion
Data
Fusion
Disposição dos sensores
Amplamente abordado
Relevância aos UAVs (sense&avoid)
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Data mining
Datawarehouse
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Classificação
Os métodos de fusão de dados podem ser
divididos como [3]:
• Quantitativos: baseados em técnicas numéricas
como teoria da decisão estatística, técnicas de
identificação e teoria da probabilidade.
• Qualitativos:
baseados
em
avaliações
qualitativas do sistema e incluem sistemas
especialistas,
heurísticas,
modelagem
comportamental e estrutural do sistema.
• Híbridos: combinação de métodos quantitativos
e qualitativos.
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Conceitos
• Equivalent Level of Safety
• See and Avoid X Sense and Avoid
• VANTs controlados remotamente ou totalmente
autônomos
• Sensores Cooperativos X ~Cooperativos
• Sensores Ativos X Passivos
• Sistemas Adaptativos X ~Adaptativos
• Injeção de Falhas
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Sensores
• Sensor fusion é mais relevante e importante
quando os sensores são de tipos diferentes,
tornando a informação mais complementar,
explorando a sinergia dos diferentes tipos.
• O nível de segurança exigido pelos UAVs
demanda acurácia igual ou superior às aeronaves
tripuladas.
• Existe uma necessidade real de desenvolvimento
de novos sensores para uso nos UAVs.
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Arquitetura de sensores
• Tempo de percepção : cada sensor tem seu
tempo de latência
• Tempo de comunicação : necessário para a
transmissão da informação
• Tempo de processamento : interpretação
da informação capturada/lida por um
sensor
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Fonte: Proceedings of the IEEE ITSC 2006. Toronto, Canada, September 17-20, 2006
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Arquitetura de sensores
• Sensores sincronizados e não
sincronizados : como fazer a fusão de
dados com diferentes horários
• Vetor de estado
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Metas
Detecção de falhas
Arquitetura tolerante
a falhas
Agentes
Sensor Fusion
Redes Petri
Navegar sem GPS
temporariamente
Modelo de
segurança para UAV
Redes
Neurais
Lógica
Fuzzy
UAV
Algoritmos
Genéticos
Proposta de
implementação
Safety
Modelo de
avaliação
...
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Conclusão
UAV em diversos países
Programas surgindo a todo instante
Dificuldade de escolha
Fronteiras da pesquisa
Relevância da pesquisa ao Brasil
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Bibliografia
[1] Dept. Airborne Air Defense. Preliminary Study on Integration of Unmanned Aerial Vehicles into
Future Air Traffic Management. Version 1.1, 7th December 2001.
[2] U.S. Department of Defense (DoD), Airspace Integration Plan for Unmanned Aviation.
November 2004.
[3] Lages, Walter F. Estimação Descentralizada. Material da disciplina de Tópicos Especiais em
Automação e Controle II. Escola de Engenharia da Universidade Federal do Rio Grande do Sul,
Outubro, 2004.
[4] Mirabadi, A et al. Application of Sensor Fusion to Railway Systems. International Conference on
Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems. University of Sheffield, Sheffield,
1996.
[5] http://www.wagner.com/technologies/datafusion-tracking/datafusion.html, acesso realizado em
23/05/2007.
[6] Gao, Y. et al. Comparison and Analysis of Centralized, Decentralized, and Federated Filters.
Journal of the Institute of Navigation, Calgary, Canada,1993.
[7] Nunes, A. & Laursen, T. Identifying the factors that contribute to the Ueberlingen midair
collision. Proceedings of the 48th annual chapter meeting of the human factors and ergonomics
society, September 20-24, 2004, New Orleans, LA, USA.
[8] http://en.wikipedia.org/wiki/Sensor_fusion, acesso realizado em 06/05/2007.
[9] Joshi, R. & Sanderson, A. Multisensor Fusion, A Minimal Representation Framework. Real-Time
Innovations Inc. World Scientific. USA, 1999.
[10] Airborne Underwater Geophysical Signals. Data Fusion Techniques – Image Fusion and
Algorithm Fusion. Canada, 2002.
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?
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