Humanidades

O monitoramento da intenção do drone em tempo real pode permitir o uso mais seguro dos drones e evitar a repetição do incidente de Gatwick em 2018
Os drones se tornaram onipresentes nos últimos anos, com aplicações difundidas na agricultura, topografia e comércio eletrônico, entre outros campos.
Por Sarah Collins - 19/09/2021


Drone e horizonte da cidade - Crédito: Goh Rhy Yan via Unsplash


"Embora não saibamos totalmente o que aconteceu em Gatwick, o incidente destacou o risco potencial que os drones podem representar para o público se forem mal utilizados"

Bashar Ahmad

Os pesquisadores, da Universidade de Cambridge, usaram uma combinação de técnicas estatísticas e dados de radar para prever a trajetória de voo de um drone, e se ele pretende entrar em um espaço aéreo restrito, por exemplo, em torno de um aeroporto civil.  

A solução deles pode ajudar a prevenir a repetição do incidente de Gatwick, já que pode detectar qualquer drones antes que eles entrem no espaço aéreo restrito e pode determinar, no início, se suas ações futuras podem representar uma ameaça para outras aeronaves.

Esta nova capacidade preditiva pode permitir a tomada de decisão automatizada e reduzir significativamente a carga de trabalho dos operadores do sistema de vigilância drone, oferecendo informações acionáveis ​​sobre ameaças potenciais para facilitar respostas oportunas e proporcionais.

Dados reais de radar de testes de drones ao vivo em vários locais foram usados ​​para validar a nova abordagem. Alguns dos resultados serão relatados hoje (15 de setembro) na Conferência de Processamento de Sinal de Sensor para Defesa em Edimburgo.

Os drones se tornaram onipresentes nos últimos anos, com aplicações difundidas na agricultura, topografia e comércio eletrônico, entre outros campos. No entanto, eles também podem ser um incômodo ou apresentar um risco potencial de segurança, especialmente com a ampla disponibilidade de plataformas baratas e cada vez mais capazes.

Poucos dias antes do Natal de 2018, relatos de avistamentos de drones perto do perímetro do Aeroporto de Gatwick causaram a interrupção de centenas de voos devido ao possível risco de colisão. Nenhum culpado foi encontrado.

“Embora não saibamos totalmente o que aconteceu em Gatwick, o incidente destacou o risco potencial que os drones podem representar para o público se forem mal utilizados, seja de forma maliciosa ou completamente inocente”, disse o coautor do jornal, Dr. Bashar Ahmad, que publicou a pesquisa enquanto trabalhava no Departamento de Engenharia de Cambridge. “É crucial que os futuros sistemas de vigilância de drones tenham recursos de previsão para revelar, o mais cedo possível, um drone com intenção maliciosa ou comportamento anômalo.”

Para auxiliar no controle do tráfego aéreo e evitar possíveis colisões, os aviões comerciais relatam sua localização a cada poucos minutos. No entanto, não existe tal requisito para drones.

“É preciso haver algum tipo de equivalente automatizado ao controle de tráfego aéreo para drones”, disse o professor Simon Godsill, do Departamento de Engenharia de Cambridge, que liderou o projeto. “Mas, ao contrário de alvos grandes e rápidos, como um jato de passageiros, os drones são pequenos, ágeis e lentos, o que os torna difíceis de rastrear. Eles também podem ser facilmente confundidos com pássaros e vice-versa. ”

“Precisamos detectar ameaças o mais cedo possível, mas também devemos ter cuidado para não reagir de forma exagerada, já que o fechamento do espaço aéreo civil é uma medida drástica e altamente perturbadora que queremos evitar, especialmente se acabar sendo um falso alarme”. disse o primeiro autor, Dr. Jiaming Liang, também do Departamento de Engenharia, que desenvolveu os algoritmos subjacentes com Godsill.

Existem várias maneiras possíveis de monitorar o espaço ao redor de um aeroporto civil. Uma solução típica de vigilância por drones pode usar uma combinação de vários sensores, como radar, detectores de radiofrequência e câmeras, mas geralmente é cara e trabalhosa para operar.

Usando técnicas estatísticas bayesianas, os pesquisadores de Cambridge criaram uma solução que apenas sinalizaria os drones que representassem uma ameaça e ofereceria uma maneira de priorizá-los. Ameaça é definida como um drone que pretende entrar em espaço aéreo restrito ou exibe um padrão de voo incomum.

“Precisamos saber disso antes que aconteça, não depois que aconteça”, disse Godsill. “Dessa forma, se um drone estiver chegando muito perto, pode ser possível alertar o operador do drone. Por razões óbvias de segurança, é proibido desativar um drone no espaço aéreo civil, então a única opção é fechar o espaço aéreo. Nosso objetivo é garantir que as autoridades aeroportuárias não precisem fazer isso, a menos que a ameaça seja real. ”

A solução baseada em software usa um modelo estocástico, ou aleatório, para determinar a intenção subjacente do drone, que pode mudar dinamicamente com o tempo. A maioria dos drones navegam usando waypoints, o que significa que eles viajam de um ponto a outro, e uma única jornada é feita de vários pontos.

Em testes usando dados reais de radar, a solução desenvolvida em Cambridge foi capaz de identificar drones antes que eles alcançassem seu próximo waypoint. Com base na velocidade, trajetória e outros dados de um drone, ele foi capaz de prever a probabilidade de qualquer drone atingir o próximo waypoint em tempo real.

“Em testes, nosso sistema foi capaz de detectar ameaças potenciais em segundos, mas em um cenário real, esses segundos ou minutos podem fazer a diferença entre a ocorrência de um incidente ou não”, disse Liang. “Isso pode dar tempo para avisar os voos que chegam sobre a ameaça, para que ninguém se machuque”.

Os pesquisadores de Cambridge dizem que sua solução pode ser incorporada aos sistemas de vigilância existentes, tornando-se uma forma econômica de rastrear o risco de drones acabarem onde não deveriam. Os algoritmos poderiam, em princípio, também ser aplicados a outros domínios, como segurança marítima, robótica e carros autônomos.

 

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