O número de VANTs (Veículos Aéreos Não Tripulado) bem como o seu uso vêm aumentando consideravelmente nos últimos anos. Porém, sua inserção em um espaço aéreo não segregado pode se tornar uma ameaça às demais aeronaves que compartilham o mesmo espaço, pois permite o surgimento de cenários de risco de colisões entre elas. Para garantir que essa inserção ocorra em segurança são necessários testes que verifiquem a acurácia, a taxa de falhas e a confiabilidade de algoritmos de resolução de conflitos que poderiam ocasionar colisões. Por outro lado, testes com VANTs reais são muito custosos, demorados e geram riscos operacionais. Assim, realizá-los em simuladores torna-se uma boa alternativa para a avaliação desse processo. Este trabalho de pesquisa tem como objetivo a criação de um framework de simulação de técnicas de detecção e desvio de colisões (sense and avoid) por VANTs que permita calcular o risco de colisão entre estas aeronaves. Este framework foi concebido de modo modular, permitindo testes com diferentes tipos de sensores, diferentes técnicas de detecção de outros objetos e diferentes algoritmos de desvio, tendo em vista propiciar a busca de um conjunto de sensores e algoritmos que demonstrem o melhor resultado.

The number of UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) and their use has increased considerably in recent years. However, their insertion in a non-segregated airspace can become a threat to other aircraft that share the same space, as it allows the emergence of a risk of collision between them. To ensure that this insertion occurs safely, they are tested to verify the accuracy, failure rate and reliability of conflict resolution algorithms. On the other hand, testing with real UAVs is very costly, timeconsuming and creates operational risks. Thus, conducting them in simulators becomes a good alternative for evaluating this process. This research work aims to create a framework for simulating the detection and avoidance collisions (feel and avoid) by UAVs that allows calculating the risk of collision between these aircraft. This framework was designed in a modular way, allowing tests with different types of sensors, different techniques for detecting other objects and different deviation algorithms in order to provide the search for a set of sensors and algorithms that demonstrate best results.