confiabilidade e segurança em veículos aéreos não ... · capacidade de um sistema uav...
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Confiabilidade e Segurança em Veículos Aéreos Não Tripulados
Vitor Hugo Furtado
Grupo de Análise de SegurançaEscola 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 mid-air collision
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Objetos de pesquisa
Colisão
SensorObjetosAgentes 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 154
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Objetos de pesquisa
Safety
Implementado
Medido
Interferência
Melhoria
Quantifica
Qualifica
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Objetos de pesquisa
Colisão
Distanciamento entre AeronavesASASATM
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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
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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 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.
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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 situaçãoAmpliar 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-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
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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 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
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Classes de veículos
Fonte: MIT, March 2005, USA. Report Number ICAT-2005-1
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Classe 0Scout 2000
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Classe 1KZO
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Classe 1Outrider
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Classe 2Predator
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Helicóptero Yamaha, uso industrial
Fonte Universidade de Sydney
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42Fonte: Dept. of Defense. Roadmap 2005-2030, USA - 2005.
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43Fonte: Dept. of Defense. Roadmap 2005-2030, USA - 2005.
Missile Technology Control Regime
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Predator
Fonte: Office of the Secretary of Defense. February 2003, USA
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45Fonte: Dept. of Defense. Roadmap 2005-2030, USA - 2005.
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Global Hawk
Fonte: Dept. Airborne Air Defense. Preliminary Study 1.1, December 2001
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Decolagem
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48Fonte: Dept. of Defense. Roadmap 2005-2030, USA - 2005.
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49Fonte: Dept. of Defense. Roadmap 2005-2030, USA - 2005.
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50Fonte: Dept. of Defense. Roadmap 2005-2030, USA - 2005.
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51Fonte: Dept. of Defense. Roadmap 2005-2030, USA - 2005.
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52Fonte: Dept. of Defense. Roadmap 2005-2030, USA - 2005.
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53Fonte: Dept. of Defense. Roadmap 2005-2030, USA - 2005.
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54Fonte: Dept. of Defense. Roadmap 2005-2030, USA - 2005.
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Controle
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56Fonte: Dept. of Defense. Roadmap 2005-2030, USA - 2005.
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57Fonte: Dept. of Defense. Roadmap 2005-2030, USA - 2005.
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58Fonte: 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 AéreoVisão 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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ControleVisão Sistêmica
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 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.
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70Fonte: 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
SensorObjetosAgentes Atuador
S5
S4
S1
S7S0
S3
S8
S2
S9
S6
Orientação
Velocidade
Altitude
Colisão
Rota
Frenagem
Aproximação
mecânicotérmicomagnéticoelétricoópticoquímico
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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
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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.
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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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78Fonte: 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
UAV
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
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Conclusão
UAV em diversos paísesProgramas surgindo a todo instanteDificuldade de escolhaFronteiras da pesquisaRelevância 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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