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Confiabilidade e Segurança em Veículos Aéreos Não Tripulados

Vitor Hugo Furtado

Grupo de Análise de SegurançaEscola Politécnica da USP

Roteiro

• Visão Sistêmica• Objetos de pesquisa• UAVs• Sensor Fusion• Metas• Conclusão

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

Sistemas Críticos

Fases do Vôo

Control Tower (TWR)

• Torre Guarulhos (TWR-GR)

Controle de Torre

Aproximação

• 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 mid-air collision

Objetos de pesquisa

Colisão

SensorObjetosAgentes Atuador

Objetos de pesquisa

Colisão

Tecnologias Estabelecidas (TCAS) N participantes

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

MAC entre Boeing 757 e Tupolev 154

Objetos de pesquisa

Safety

Implementado

Medido

Interferência

Melhoria

Quantifica

Qualifica

Objetos de pesquisa

Colisão

Distanciamento entre AeronavesASASATM

Tecnologias e Desafios

EnduranceRangeSensoresAtuadoresAutonomiaRedes (comunicação)Comportamento (decolagem, vôo, aterrissagem)Colisão aérea e em soloInfluência do Rastro de turbulência frente a qualquer solução de hardware/software

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.

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 casualidade2) Minimizar os danos de propriedade externos3) Maximizar a chance de sobrevivência da aeronave4) 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.

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 situaçãoAmpliar a redundância dos sistema de vôo (custo e sobrepeso)Adicionar inteligência para reconhecer e corrigir uma falha (sistema baseado em redes neurais)

Over-the-Horizon Communication

Enfoque web-basedOs dados podem fluir de um nó para qualquer outroExemplos de nós: UAV, satélite, a carga útil da aeronave, outra aeronave, o operador do UAV...Capacidade de alta largura de banda, mesmo em áreas remotasA rede deve ser configurável baseado nos requisitos da missão (quality of service). Não sendo necessário pagar por mais recursos que os necessários

Integração de Sistemas

• Sistema Operacional• Banco de dados• Engenharia de Software• Inteligência Artificial• Arquitetura de Computadores• Redes de Computadores

• 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...)

Áreas de atuação• Desastres naturais

(queimadas)• Favelas• Regiões hostis• Aeroespacial• Agricultura• Energia• Segurança em área de

fronteira• Terrorismo

Objetos de pesquisaUAVs X Pesquisa

Características: tamanho, alcance, aplicaçãoMultidisciplinar: teoria de controle, engenharia aeronáutica, Processamento de sinal, IA, Redes, Eng. SW ...

Fonte do 14bis: http://www.eesc.usp.br/smm/aeronautica/14bis/modelo.htm

Classes de veículos

Fonte: MIT, March 2005, USA. Report Number ICAT-2005-1

Classe 0Scout 2000

Classe 1KZO

Classe 1Outrider

Classe 2Predator

Helicóptero Yamaha, uso industrial

Fonte Universidade de Sydney

42Fonte: Dept. of Defense. Roadmap 2005-2030, USA - 2005.

Missile Technology Control Regime

Predator

Fonte: Office of the Secretary of Defense. February 2003, USA

Global Hawk

Fonte: Dept. Airborne Air Defense. Preliminary Study 1.1, December 2001

Decolagem

Controle

Projeto Arara

Fonte: Vasconcelos, Yuri. Ajuda do céu, sensoriamento remoto. Pq Fapesp, Maio 2006

Eucaliptos/Citrus

Cultura de cana-de-açúcar

Operação com VANT HALE usando base remota

Espaço AéreoVisão Sistêmica

Datalink entre VANT e UCS

Estação de controle de VANT (UCS)

Fatores que influenciam a integração com o ATM

ControleVisão Sistêmica

Fonte: MIT, March 2005, USA. Report Number ICAT-2005-1

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

Desafios na ConfiabilidadePara 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.

Arquitetura tolerante a falhas

• Detecção e identificação de falha• Reestruturação de sistemas ativos• Controle de vôo reconfigurável• Planejamento de rota reconfigurável• Adaptação da missão

Relacionamento

SensorObjetosAgentes Atuador

Orientação

Velocidade

Altitude

Colisão

Frenagem

Aproximação

mecânicotérmicomagnéticoelétricoópticoquímico

Sensor FusionSensor 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

SensorFusion

DataFusion

Kalman FilteringBayesian Estimation Lógica Fuzzy

Data miningDatawarehouse

Disposição dos sensoresAmplamente abordadoRelevância aos UAVs (sense&avoid)

Information Fusion

ClassificaçãoOs 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.

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

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.

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

78Fonte: Proceedings of the IEEE ITSC 2006. Toronto, Canada, September 17-20, 2006

Arquitetura de sensores

• Sensores sincronizados e não sincronizados : como fazer a fusão de dados com diferentes horários

• Vetor de estado

Safety

Sensor Fusion

Detecção de falhas

Arquitetura tolerante a falhas

Navegar sem GPS temporariamente

Proposta de implementação

Modelo de avaliação

Modelo de segurança para UAV

Agentes

Redes Petri

Redes Neurais

Lógica Fuzzy

Algoritmos Genéticos

Conclusão

UAV em diversos paísesProgramas surgindo a todo instanteDificuldade de escolhaFronteiras da pesquisaRelevância da pesquisa ao Brasil

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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