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Drones: Seu Novo Guia no Céu

Drones inteligentes ajudam pessoas com deficiência visual a se movimentarem com segurança e independência.

Suman Raj, Radhika Mittal, Harshil Gupta, Yogesh Simmhan

― 7 min ler


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Em um mundo onde drones zumbem como abelhas, tá rolando uma onda pra fazer essas máquinas voadoras fazerem mais do que tirar fotos legais. Elas tão sendo transformadas em companheiras úteis pra galera que não enxerga bem. Esses drones, equipados com tecnologia inteligente, conseguem guiar pessoas com deficiência visual (PDVs) pelo rolê, permitindo que elas vivam de forma mais independente e segura.

Qual é a da vez?

Imagina um drone como um amigo, sempre de olho em um PDV, garantindo que ele consiga andar por parques, ruas e até mercados sem tropeçar em nada. Os drones usam câmeras e um software especial pra analisar vídeos em tempo real, identificando obstáculos e guiando a pessoa pelo caminho. Fala sério, é tipo um parça!

Como esses drones funcionam?

Esses drones podem fazer seus cálculos sozinhos (isso se chama edge computing) ou mandar os dados pra um serviço em nuvem (pensa nele como um cérebro distante) pra processar coisas mais pesadas. A escolha entre essas duas opções depende de várias paradas, tipo quão rápido a tarefa precisa ser feita e quão ocupado o drone tá no momento.

Vamos supor que o drone veja uma guia na frente. Ele precisa decidir rapidinho se vai analisar essa informação ali ou mandar pra nuvem. Fazer a escolha certa é crucial porque pode afetar quão rápido e efetivamente o drone ajuda o PDV.

O Problema do Tempo

Quando um PDV tá por aí, não dá pra perder tempo. Se o drone não conseguir processar seu vídeo rápido o suficiente pra avisá-lo sobre um perigo, não vai ajudar muito. Os drones precisam cumprir prazos rigorosos pra várias tarefas ao mesmo tempo, e isso não é fácil por causa das condições sempre diferentes em que eles operam.

Por exemplo, se um drone demorar pra reconhecer um carro que tá chegando rápido, isso pode gerar uma situação perigosa. Então, é essencial ter um sistema de Agendamento inteligente que garanta que essas tarefas sejam feitas no tempo certo, seja no próprio drone ou na nuvem.

Tomando Decisões Inteligentes

Pra lidar com esses desafios, os drones usam um sistema de agendamento inteligente. Esse sistema olha a urgência e as necessidades de várias tarefas, como detectar obstáculos ou acompanhar o PDV. Ao priorizar as tarefas e decidir se vão ser tratadas localmente ou na nuvem, o drone consegue maximizar sua eficiência.

Pensa em uma cozinha de restaurante. O chef precisa decidir se vai fazer uma refeição rápido ou se vai demorar mais pra preparar algo mais complexo. Decisões rápidas geralmente levam a clientes satisfeitos, assim como um processamento ágil dos drones leva a uma navegação mais segura pros PDVs.

Testando as Águas

A eficácia desse sistema é testada de duas maneiras: em ambientes simulados e em cenários da vida real. Em ambientes controlados, simulações com vários drones podem estabelecer uma performance base. Os drones são colocados à prova, lidando com várias tarefas enquanto enfrentam condições variadas, como velocidade da rede e complexidade das tarefas.

E aí vem a parte divertida – teste no mundo real! Os drones são usados na prática, ajudando PDVs enquanto são monitorados por sua performance. Isso não só valida a tecnologia, mas também ajuda a refinar os algoritmos de agendamento com dados reais.

Os Drones em Ação

Esses drones amigos são feitos pra ajudar PDVs de várias formas:

  • Detecção de Obstáculos: Se tem uma elevação na rua ou um cachorro na guia, o drone vai ver e avisar o PDV.
  • Assistência na Navegação: O drone pode ajudar a guiar o PDV até onde ele quer ir, garantindo que ele não saia do caminho.
  • Ajuda em Emergências: Em caso de queda ou emergência, o drone pode chamar por ajuda ou buscar socorro.

Não Existem Dois Drones Iguais

Os drones vêm em diferentes formas e tamanhos, cada um com capacidades únicas. Alguns podem ser leves e perfeitos pra voos rápidos em áreas urbanas, enquanto outros são equipados pra tarefas mais pesadas, como transportar suprimentos ou assistência médica remota.

Por exemplo, pense em um pequeno quadricóptero projetado pra levar uma câmera versus um drone mais robusto capaz de entregar um pacote. Cada tipo tem usos específicos, que podem melhorar a experiência dos PDVs de acordo com suas necessidades.

O Playground dos Drones

Esses desenvolvimentos levaram à criação de muitos casos de uso empolgantes pra drones em ambientes urbanos. Desde a monitoração de segurança em lugares lotados até ajudar em respostas a desastres, o potencial é enorme. Os drones poderiam até auxiliar em ambientes de saúde, entregando suprimentos diretamente aos hospitais durante emergências.

Fortalecendo a Conexão

Pra esses drones funcionarem bem, eles precisam se comunicar eficazmente com suas estações-base onde os dados são processados. Seja pela Wi-Fi ou redes celulares, a conexão tem que garantir que os dados se movam rápido e de forma confiável pra cumprir prazos.

Com ambientes urbanos cheios de obstáculos, manter uma conexão forte e consistente pode ser um desafio. Pensa como tentar ter uma conversa de telefone enquanto caminha por um mercado lotado, desviando de pessoas e carrinhos. Pode ser complicado!

Melhorando a Experiência

Além de focar na conclusão das tarefas, garantir que o PDV tenha uma experiência de qualidade também é vital. Isso significa que o sistema precisa fornecer informações precisas e no tempo certo pro usuário. Se um drone demora pra responder, pode gerar frustração, que atrapalha o propósito dele.

Ao medir quão bem o sistema funciona, os engenheiros podem fazer ajustes pra melhorar tanto a qualidade do serviço quanto a experiência geral do usuário. Afinal, ninguém quer se sentir como se fosse só mais uma tarefa numa esteira!

Construindo um Futuro Inteligente

À medida que mais drones são desenvolvidos, a esperança é que eles consigam funcionar de maneira tranquila em ambientes urbanos, trabalhando juntos como uma máquina bem ajustada. Os drones podem compartilhar dados entre si, permitindo uma tomada de decisão melhor e tempos de resposta mais rápidos.

Imagina um enxame de drones voando junto, analisando informações em tempo real e se comunicando pra entregar a melhor assistência possível pros PDVs. Esse esforço coordenado poderia fazer uma diferença significativa na vida de muitas pessoas.

Conclusão

O futuro dos drones como tecnologias assistivas pra pessoas com deficiência visual é promissor. Com os avanços nos algoritmos de agendamento, Conectividade e processamento inteligente, esses amigos voadores podem fazer um impacto significativo na vida de muitos, ajudando os usuários a navegar seu entorno de forma segura e eficiente.

Então, da próxima vez que você ver um drone voando por cima, saiba que pode ser mais do que um gadget bonitinho. Ele pode ser seu amigo, mantendo um olho atento e tornando o mundo um pouquinho mais fácil de navegar.

Fonte original

Título: Adaptive Heuristics for Scheduling DNN Inferencing on Edge and Cloud for Personalized UAV Fleets

Resumo: Drone fleets with onboard cameras coupled with computer vision and DNN inferencing models can support diverse applications. One such novel domain is for one or more buddy drones to assist Visually Impaired People (VIPs) lead an active lifestyle. Video inferencing tasks from such drones can help both navigate the drone and provide situation awareness to the VIP, and hence have strict execution deadlines. We propose a deadline-driven heuristic, DEMS-A, to schedule diverse DNN tasks generated continuously to perform inferencing over video segments generated by multiple drones linked to an edge, with the option to execute on the cloud. We use strategies like task dropping, work stealing and migration, and dynamic adaptation to cloud variability, to guarantee a Quality of Service (QoS), i.e. maximize the utility and the number of tasks completed. We also introduce an additional Quality of Experience (QoE) metric useful to the assistive drone domain, which values the frequency of success for task types to ensure the responsiveness and reliability of the VIP application. We extend our DEMS solution to GEMS to solve this. We evaluate these strategies, using (i) an emulated setup of a fleet of over 80 drones supporting over 25 VIPs, with real DNN models executing on pre-recorded drone video streams, using Jetson Nano edges and AWS Lambda cloud functions, and (ii) a real-world setup of a Tello drone and a Jetson Orin Nano edge generating drone commands to follow a VIP in real-time. Our strategies present a task completion rate of up to 88%, up to 2.7x higher QoS utility compared to the baselines, a further 16% higher QoS utility while adapting to network variability, and up to 75% higher QoE utility. Our practical validation exhibits task completion of up to 87% for GEMS and 33% higher total utility of GEMS compared to edge-only.

Autores: Suman Raj, Radhika Mittal, Harshil Gupta, Yogesh Simmhan

Última atualização: 2024-12-30 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2412.20860

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.20860

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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