Uma característica importante desse quadrimotor é sua facilidade de integração com dispositivos digitais, utilizando para isso apenas uma conexão de rede sem fio wi-fi. A seguir, destacam-se algumas ferramentas computacionais gratuitas que são conhecidas por auxiliar nessa função do AR.Drone 2.0.
A primeira ferramenta computacional que vale mencionar é denominada Parrot SDK (PISKORSKI et al., 2012). Trata-se de um código fonte liberado pelo fabricante do VANT como exemplo de integração, que utiliza linguagem de programação C/C++. Originalmente preparados para funcionar em computadores com sistemas operacionais Linux, nos códigos há exemplos de implementação dos protocolos de comunicação do VANT, demonstrando como executar a leitura dos dados sensoriais, das imagens das câmeras de vídeo e também do envio de comandos de movimento. O principal aspecto positivo dessa ferramenta é o acesso livre aos códigos, porém sua organização é de difícil compreensão, tornando seu uso uma tarefa para programadores experientes.
Outras ferramentas computacionais surgiram a partir do SDK oficial, tornando-se especialmente úteis em pesquisas acadêmicas ao incorporar uma melhor organização dos códigos de exemplo e uma documentação adicional para usuários menos experientes. Dentre elas, merecem destaque as ferramentas criadas sobre o Robot Operating System (ROS) (QUIGLEY et al., 2009), tais como o ardrone_autonomy (MONAJJEMI; AL., 2015) e o tum_ardrone (ENGEL; STURM; CREMERS, 2014b), que incorporam os códigos e protocolos de comunicação do AR.Drone a outras ferramentas do ROS.
O ROS pode ser resumido como um ambiente de compartilhamento de soluções computacionais prontas para aplicações com robôs. Nele os códigos são distribuídos com um alto nível de abstração, possibilitando a invocação rápida de aplicações, sem que o seu usuário tenha preocupações com aspectos teóricos relacionados a implementação dos algoritmos. Bons exemplos de aplicações utilizadas com VANTs são o PTAM e o EKF, ambos aplicados em (ENGEL; STURM; CREMERS, 2014a). Tais características fizeram com que o ROS ganhasse grande atenção da comunidade científica nos últimos anos, avançando consideravelmente rápido em seu desenvolvimento a partir das diversas contribuições de seus usuários. Em relação ao AR.Drone, os únicos aspectos negativos que podem ser apontados dessas ferramentas são sua dependência exclusiva do sistema operacional Linux, exigindo uma ambientação prévia sobre sua operação para um usuário novo e nos trabalhos conhecidos, as ferramentas apresentam demonstrações de soluções de
voo apenas de ambientes interiores, sem resultados expressivos para ambientes exteriores. Finalmente, a última ferramenta é o CV Drone (= OpenCV + AR.Drone) (PUKU0X,
2013), que apresenta todas as funcionalidades do SDK oficial acrescida de melhorias muito úteis. Trata-se de um conjunto de códigos escritos em linguagem C/C++, já pré-compilados que permitem integração computacional com o VANT, a partir de sistemas operacionais Linux, Mac OS X ou Windows. Assim, em apenas alguns instantes é possível executar os exemplos que fazem o AR.Drone voar controlado por um computador. O código é bem organizado e contém vários exemplos de como comandar os movimentos do veículo, como ler seus dados sensoriais e exibir as imagens capturadas das câmeras. Além disso, a ferramenta possui incorporada no seu código a biblioteca OpenCV, bastante útil no processamento das imagens das câmeras do veículo e na execução de operações matemáticas de álgebra linear. Tais característica tornam o CV Drone especialmente útil àqueles usuários com pouca experiência na pilotagem do veículo e na programação de computadores. Portanto, essa ferramenta se mostra uma escolha interessante para os objetivos desta tese, uma vez que pode ser mais facilmente manipulada por alunos com pouco treinamento. Como aspecto negativo, destaca-se que o CV Drone possui uma comunidade reduzida de progra- madores, quando comparada a do ROS. Porém, com os resultados obtidos neste trabalho, demonstra-se sua eficiência no desenvolvimento de sistemas de navegação e controle de ambientes interiores e exteriores.
2.3.1
Dados Sensoriais do AR.Drone 2.0
Através de seus protocolos de comunicação, é possível requisitar do piloto automático do AR.Drone o resultado do seu processamento sensorial. Neste trabalho, os sinais sensoriais são referenciados nos sistemas de coordenadas da Figura 7e organizados como
s =hz vx vy vz φ θ ψ lat lng iT
,
onde
• φ, θ e ψ representam os ângulos de Euler (atitude) do AR.Drone (em radianos), referenciados no sistema de coordenadas global;
• z representa a altitude do VANT (em metros), relativa ao solo abaixo dele. A superfície do solo é considerada plana e a informação já é compensada da influência das inclinações φ e θ sobre z;
• vx, vy e vz representam as velocidades lineares desenvolvidas pelo veículo (em metros/segundo), relativas aos eixos xb, yb e zb;
• lat e lng representam os valores de latitude e longitude (em graus), obtidos do GPS e referenciados no sistema de coordenadas North, East, Down (NED), que não está representado na Figura 7.
Imagens das câmeras de vídeo também ficam acessíveis. Informações adicionais sobre como esses sinais são obtidos existem em (PISKORSKI et al., 2012) e (BRISTEAU et al., 2011).
2.3.2
Controle de Movimento do AR.Drone 2.0
É possível comandar os movimentos do AR.Drone através de um protocolo específico, onde o trajeto das manetes virtuais é convertido em sinais normalizados, representando um percentual do movimento desejado sendo passado como referência ao piloto automático, nos graus de liberdade descritos na Tabela 1. Assim, tais sinais são aqui representados no vetor de controle
u =huz˙ uφ uθ uψ˙
iT
∈h−1.0, +1.0i,
sendo que
• uz˙ representa um comando de deslocamento linear sobre o eixo zw;
• uφ representa um comando de inclinação de rolagem, que indiretamente ocasiona um deslocamento sobre o eixo yb;
• uθ representa um comando de inclinação de arfagem, que indiretamente ocasiona um deslocamento sobre o eixo xb;
• uψ˙ representa um comando de velocidade angular em torno do eixo zw.
Todos estes movimentos são limitados na prática e é possível configurar esses limites através de parâmetros usados pelo piloto automático, definidos como
• ˙zmax estabelece a velocidade vertical máxima, em metros por segundo, alcançada
com um comando uz˙. Valores permitidos pelo fabricante 0, 2 ≤ ˙zmax ≤ 2, 0 m/s. O
valor padrão inicial é ˙zmax = 0, 7 m/s;
• ˙ψmax representa a velocidade angular máxima, em radianos/segundo, alcançada com
um comando uψ˙. Valores permitidos pelo fabricante 0, 7 ≤ ˙ψmax ≤ 6, 11 rad/s. O
valor padrão inicial é ˙ψmax= 1, 75 rad/s;
• φmax e θmax representam a posição angular máxima, em radianos, alcançada com
os comandos uφ e uθ. Ambos configurados em uma mesma variável com valores permitidos pelo fabricante 0, 0 ≤ (φmax, θmax) ≤ 0, 52 rad. O valor padrão inicial é
(φmax, θmax) = 0, 2 rad;
Neste capítulo foram apresentadas algumas características em comum de todos os veículos aéreos não tripulados modernos, dentre as quais destacou-se a presença do
piloto automático nos VANTs. Tal equipamento além de realizar funções de baixo nível, auxilia na estabilização do veículo e, em alguns casos, seu resultado de processamento pode ser aproveitado a partir de ferramentas adequadas de integração computacional. Em particular, discutiu-se tal possibilidade com o veículo AR.Drone que, uma vez conectado a computador, permite acesso de leitura a seus dados sensoriais e também o comando de seus movimentos. Tais funções serão aproveitadas nos capítulos posteriores, facilitando a programação dos sistemas de navegação e controle para os voos automáticos realizados com esse robô.
3 Modelagem Matemática do VANT
Neste capítulo, é discutida a modelagem matemática de um VANT quadrimotor, comumente utilizada para representação do seu voo. O equacionamento é obtido a partir de métodos clássicos da literatura que em seguida é simplificado e testado experimentalmente, considerando a existência do piloto automático embarcado na aeronave. O principal resultado é uma representação mais simples da dinâmica de voo, especialmente útil no projeto de controladores para qualquer veículo multirotor possuindo um piloto automático.