Das informações de radar às decisões seguras: Processamento de radar para autonomia marítima

Um USV (Veículo de Superfície Não Tripulado) da classe X da SEA-KIT, construído para a Fugro. A SEA-KIT foi uma das primeiras empresas a adotar o processamento de radar da Cambridge Pixel. Crédito: SEA-KIT.

Sem um ser humano a bordo com consciência situacional completa, os sistemas de sensores de embarcações autônomas e operadas remotamente são cruciais para a segurança da navegação e a eficácia da missão. Muita atenção é dada ao conjunto de câmeras a bordo, mas os radares e seu processamento associado também fazem parte do conjunto de sensores.

Ao especificar o radar para uma embarcação autônoma, os desenvolvedores geralmente se atentam a fatores como alcance, resolução, tamanho da antena e tecnologia. Essas escolhas são importantes, mas não determinam o que o sistema de autonomia ou o operador remoto recebem em última instância. Isso é determinado pela qualidade do processamento do radar.

Um sistema de controle autônomo precisa de informações legíveis por máquina; um operador remoto precisa que o cenário marítimo seja apresentado da forma mais clara possível para auxiliar na tomada de decisões e reduzir a carga cognitiva. Em ambos os casos, um conjunto de sensores, com dados processados e integrados em informações utilizáveis, é o ideal.

Por que o radar continua sendo importante

Uma embarcação autônoma pode transportar câmeras, um receptor do Sistema de Identificação Automática (AIS), receptores do Sistema Global de Navegação por Satélite (GNSS), LiDAR, sonar e outros sensores. As câmeras podem ajudar a identificar um objeto, enquanto o AIS pode fornecer a identidade, posição, rumo e velocidade declarados pela embarcação transmissora. No entanto, nenhum dos dois, isoladamente, oferece uma visão completa.

As câmeras podem ser afetadas por escuridão, brilho excessivo, neblina, chuva e respingos. A maioria só consegue fornecer a direção do contato ou, na melhor das hipóteses, uma estimativa aproximada da distância. É improvável que contatos pequenos e fixos possuam transponders AIS, e aqueles que os possuem podem tê-los desligados ou configurados incorretamente. No entanto, o radar pode operar a longa distância em condições de baixa visibilidade e fornecer informações de posição precisas para contatos pequenos e não cooperativos.

O radar não é infalível. Seu desempenho é afetado pela instalação, estado do mar, condições meteorológicas, tamanho e refletividade do alvo e configurações do processador. O radar deve complementar outros sensores, em vez de substituí-los, mas continua sendo uma importante fonte independente de informações que os sistemas autônomos não devem ignorar.

De ecos a detecções

Um radar emite vídeo, seja em formato analógico ou, cada vez mais, digital. Na terminologia de radar, "vídeo" significa o fluxo de intensidades de retorno do radar, em oposição às imagens captadas por uma câmera. Trata-se de um campo de reflexões em constante mudança, no espaço polar.

A imagem de vídeo do radar pode ser complexa e repleta de ruído. Um navio de aço pode gerar um sinal de radar forte, assim como um muro de cais ou uma ponte. Um pequeno barco inflável pode produzir apenas um eco de radar fraco, que pode ser obscurecido pelas ondas, criando interferência marítima. A chuva gera sinais indesejados, e estruturas portuárias e terrestres produzem reflexos persistentes. Portanto, um processamento eficaz é essencial.

O software de processamento de radar primeiro adquire dados de vídeo de radar por meio de uma interface de hardware ou um fluxo de rede digital. Em seguida, aplica técnicas de filtragem e detecção para encontrar sinais que se destacam do ruído de fundo.

Isso é mais complexo do que simplesmente definir um único limite acima do qual um retorno de vídeo de radar é considerado um contato. O cenário de fundo muda com a distância, o movimento da plataforma, as condições climáticas e o estado do mar. Configurações adequadas para águas calmas podem produzir muitas detecções falsas em chuva forte; configurações que as suprimem podem ocultar um alvo real.

O processamento adaptativo responde às condições locais. A definição de limiares dinâmicos ajusta-se às mudanças nos níveis de ruído, enquanto as máscaras geográficas reduzem o processamento sobre terrenos ou estruturas conhecidas. Quando o software permite, diferentes configurações de processamento de radar podem ser aplicadas em diferentes regiões, possibilitando maior sensibilidade em um canal ou diretamente à frente da embarcação. O objetivo é obter detecções úteis sem excesso de alarmes falsos.

Detecção, rastreamento e relatório de obstáculos

Uma vez identificado um sinal significativo, sinais significativos adjacentes podem ser agrupados em um gráfico (detecção). Um gráfico representa uma única observação: algo de interesse parece estar presente em uma posição específica durante uma varredura de radar.

O rastreamento adiciona histórico e trajetória. O software de rastreamento compara os gráficos entre varreduras sucessivas e decide quais provavelmente pertencem ao mesmo objeto. A partir dessas observações relacionadas, ele estima o curso, a velocidade e a provável posição futura. Testes de confiança ajudam a evitar que detecções não relacionadas se tornem falsos positivos.

Para alvos pequenos, o rastreamento pode se tornar difícil à medida que a intensidade e a confiabilidade da detecção diminuem. É aí que o rastreamento por vídeo pode ajudar; um trajeto já obtido por métodos tradicionais de detecção e rastreamento pode ser mantido por mais tempo rastreando-o diretamente a partir do vídeo do radar.

Para navegação autônoma, nem sempre é apropriado esperar por uma rota totalmente estabelecida. Detecções de curto alcance ou intermitentes de objetos, como um contêiner flutuante ou uma pequena bóia de amarração, podem gerar um risco que precisa ser relatado antes que uma rota possa ser gerada. As detecções de proximidade de um processador de radar reportam os retornos mais próximos que atendem aos critérios configurados dentro de uma área definida ao redor da embarcação.

As detecções de proximidade são reportadas com latência muito baixa, em cada varredura, conforme o radar gira. As áreas de segurança podem refletir a velocidade, a capacidade de manobra e o ambiente. Uma zona frontal pode se estender mais em velocidades mais altas, enquanto uma zona mais restrita pode ser adequada para manobras em portos.

Há mais de uma década, a Cambridge Pixel fornece componentes tecnológicos para desenvolvedores de USVs e ASVs, incluindo o software SPx Server V2, que oferece processamento de vídeo por radar, detecção de proximidade e rastreamento para evitar colisões e navegação autônoma. A configuração Detection Server permite a extração de dados de trajetória e a detecção de proximidade, enquanto o Tracking Server adiciona rastreamento de alvos com múltiplas hipóteses. Os dados de obstáculos e alvos podem ser enviados para um sistema externo de autonomia ou controle de embarcações usando formatos como ASTERIX, NMEA-0183, TAK e SAPIENT.

Combinando sensores

Um registro de radar pode mostrar que um objeto está se aproximando ou em trajetória constante, sem, no entanto, identificá-lo. O AIS pode fornecer dados de identificação que podem ser correlacionados com o registro, enquanto uma câmera pode oferecer confirmação visual. A fusão de sensores combina essas observações em uma imagem mais completa.

A fusão bem-sucedida depende da consistência dos sistemas de coordenadas e temporização, bem como da compreensão da precisão de cada fonte, principalmente no que diz respeito à posição. As caixas delimitadoras que definem as margens de incerteza são cruciais para maximizar o número de correlações de contato e minimizar as correspondências falsas. Uma fusão robusta é o que transforma múltiplos sensores em uma imagem de navegação coerente.

Um relatório de trajetória correlacionada vincula as observações individuais dos sensores que o suportam, permitindo que o sistema receptor selecione informações de qualquer uma das entradas. Por exemplo, a velocidade e o rumo podem ser obtidos da trajetória do radar, a classificação de objetos e a medição aprimorada de direção a partir de uma trajetória de vídeo e as informações de carga a partir do AIS.

O servidor SPx Fusion da Cambridge Pixel correlaciona relatórios de trajetória de múltiplas fontes de radar e AIS em trajetórias únicas e consolidadas. Crédito: Cambridge Pixel

Integridade de posicionamento sem GPS

Embarcações autônomas geralmente dependem de GNSS/GPS. A perda de sinal é um problema, enquanto o bloqueio pode impedir a recepção confiável e a falsificação de sinal pode fazer com que um receptor reporte uma posição plausível, mas falsa.

Em áreas costeiras, o radar pode fornecer uma verificação cruzada independente das posições derivadas do GNSS. O GPS Assist da Cambridge Pixel compara dados de radar em tempo real com uma imagem de radar prevista, gerada a partir de informações do terreno e da linha costeira. Ao encontrar o alinhamento que melhor corresponde às duas imagens, ele estima a posição da embarcação independentemente dos dados GNSS recebidos.

Caso as posições apresentem diferenças significativas, o GPS Assist pode emitir um alarme e também gerar um fluxo NMEA-0183 alternativo para fornecer informações de posicionamento de reserva.

A autonomia marítima segura e eficaz não virá de um único sensor ou algoritmo. Virá de sistemas que forneçam evidências independentes, oportunas e compreensíveis. O radar é fundamental nesse cenário, mas os ecos brutos não são suficientes. Somente por meio de um processamento rigoroso o radar pode fornecer as detecções, os rastreamentos e os alertas de obstáculos dos quais os sistemas de autonomia dependem.