Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10773/24942
Title: Modular event-driven unmanned aerial vehicles control platform
Author: Areias, Bruno Miguel Sousa
Advisor: Sargento, Susana
Fernandes, José Maria Amaral
Defense Date: 30-Aug-2018
Abstract: Hoje em dia, os drones estão-se a tornar cada vez mais comuns nas nossas vidas diárias. Com a agilidade, acessibilidade e diversidade dos drones, eles são uma excelente plataforma para transportar dispositivos (p.ex., conjunto de sensores, câmeras, unidades computacionais de pequena dimensão). Assim sendo, são uma excelente ferramenta para tarefas como: explorar e estudar áreas perigosas, monitorizar campos de agricultura, ajudar na detecção e combate de incêndios ou vigiar multidões. Para realizar tais tarefas, ferramentas de automação e integração são essenciais, para que o desenvolvimento se concentre na própria aplicação e não nos problemas relacionados com a integração e automação do sistema do drone. Os drones atualmente disponiveis não são capazes de lidar com tais complexidades de forma tão transparente. Por exemplo, certos niveis de automação são ja possiveis, mas requerem hardware e software especificos do fornecedor; no que toca a integração, alguns já supportam SDK ou API para interagir com o drone, mas mais uma vez com a inconveniência de necessitar de conhecimento prévio sobre os sistemas dos drones. Para responder a estas necessidades, esta tese propõe uma plataforma modular de controlo baseada em eventos para abstrair os processos de automação e integração da complexidade subjacentes aos drones. Enquanto que a plataforma permite que as aplicações controlem e interajam com os drones, a sua complexidade é resolvida dentro da plataforma, simplificando o processo de integração. Além disso, com a plataforma proposta, a automação e funcionalidades do drone podem ser estendidas para estender as funcionalidades de drones mais limitados. A plataforma desenvolvida foi testada em diferentes cenários, tanto ao nível das suas funcionalidades como ao nível da analise de desempenho. Os resultados mostram que, além das funcionalidades suportadas, a plataforma consegue suportar o controlo e gestão de pelo menos até 64 drones em simultâneo sem ter modificações significativas nos atrasos de comunicação e throughput.
Nowadays, drones are becoming more common in our daily lives. Since drones are agile, a ordable and diverse, they make an excellent platform to carry devices around (e.g., sensor arrays, cameras, small computers). With these capabilities, they become an excellent tool for tasks like: explore and study hazardous areas, agriculture monitoring, help on the detection and ght in res, and crowd surveillance. To perform such tasks, automation and integration tools are a must have, so that the development can focus on the application itself and not on the issues related with the integration and automation of the drone system. Current available drones are not capable of properly handling such complexities in a seamless way. For instance, some levels of automation are already possible, but require vendor speci c hardware and software; for integration, some o er SDK or API interactions, but once again with the inconvenience of requiring extensive knowledge about drone systems to implement. To address these issues, this thesis proposes a modular event-driven control platform to abstract automation and integration processes from the underlying complexities of the drones, while the platform lets the applications control and interact with the drones. The drones' complexities are resolved within the platform, therefore simplifying integration process. Moreover, with the proposed platform, drone automation and functionality can be extended across distinct brands of drones, while some may already support some features, others may not, and in that case the platform modules may intervene to extend the features of less capable drones. The developed platform has been tested in di erent scenarios, such as in terms of its functionalities and in terms of performance analysis. The results show that, besides the supported functionalities, the platform is able to handle the control and management of at last 64 simultaneous drones without signi cant changes in the communication delays and throughput.
URI: http://hdl.handle.net/10773/24942
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UA - Dissertações de mestrado

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