Mikroméretű légi járművek autonóm versenyzése beltéren adaptív akadály elkerüléssel
A pilóta nélküli légi járművek, vagy más néven a drónok, az utóbbi időben egyre inkább elterjedtek, mind felhasználás, mind kutatás szempontjából. Egy felhasználási lehetőség a sok közül, hogy kisebb csomagok szállítására használjuk őket. A minket körülvevő légtér kihasználatlansága miatt célszerű lenne drónokat alkalmazni kisebb szállítási folyamatokra, ezzel tehermentesítve a zsúfolt szárazföldi közlekedést.
A témaválasztásban motivált, hogy a szakdolgozatomban is hasonló témával foglalkoztam, melynek címe a Kisméretű légi járművek hatékony vezérlése volt. Jelen dolgozatban bemutatok egy olyan megoldást a drónok számára, amely képes valós időben kezelni a dinamikus objektumok, akadályok jelenlétét.
A beltéri repülésnél nem áll rendelkezésünkre GPS jel, így a pontos pozíció meghatározásához egy mozgáskövető rendszert használok. Ez a rendszer alkalmas a különböző eredmények kiértékeléséhez is. A munkám során Crazyflie típusú, kutatási célokra fejlesztett drónokkal dolgozom, melyhez több szakirodalmi publikáció is fűződik [1] [2], ezek alapját képezik a jelen dolgozatnak is.
A statikus és dinamikus akadályok elkerülését egy pályaújratervező algoritmussal oldom meg, amely egy előre megadott röppályát követ, arról akkor térhet le, ha akadályba ütközne, az akadály kikerülésekor arra vissza kell térnie. Ezt egy drónverseny keretében mutatom be, ahol jelen van mind statikus, mind dinamikus akadály (az ellenfél repülő). Végül pedig kiértékelem a megvalósítás megbízhatóságát, alkalmazhatóságát, jóságát.
[1] Wolfgang Hönig – Nora Ayanian: Flying Multiple UAVs Using ROS. 2017, Springer International Publishing, 83–118. p. ISBN 978-3-319-54927-9.
[2] James A. Preiss* – Wolfgang Hönig* – Gaurav S. Sukhatme – Nora Ayanian: Crazyswarm: A large nano-quadcopter swarm. IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)(konferenciaanyag). 2017, IEEE, 3299–3304. p.
szerző
-
Kiskároly Albert
Mechatronikai mérnöki mesterképzési szak
mesterképzés (MA/MSc)
konzulens
-
Dr. Majdik András László
tudományos munkatárs, MTA SZTAKI (külső)