UAV Motion Planning and Exploration using Onboard Sensors
Recientemente, hay una explosión de aplicaciones civiles de los robots aéreos, más allá de las aplicaciones militares, la inspección industrial, la agricultura de precisión y las tareas de búsqueda y rescate. Con el fin de ayudar a los robots aéreos a lograr misiones autónomas, esta tesis presenta tres estrategias novedosas de prevención de colisiones dinámicas que utilizan diferentes sensores a bordo, un algoritmo de navegación autónomo y un método de exploración autónomo que utiliza el sensor RGB-D, respectivamente. La prevención de colisiones juega un papel crucial para las misiones autónomas en entornos dinámicos desconocidos y sigue siendo un problema de investigación en curso. Cuando se opera en entornos dinámicos, la prevención de colisiones necesita algoritmos rápidos y robustos para la localization, el control y la planificación. En el capítulo 3 se presentan tres estrategias dinámicas para evitar colisiones, respectivamnente un método de prevención de colisiones basado en una cámara monocular, una estrategia de prevención de colisiones basada en la detección y determinación de la luz (LiDAR) y un enfoque de prevención de colisiones basado en una cámara RGB-D. El algoritmo de prevención de colisiones basado en el Aprendizaje Profundo utiliza un detector de obstáculos basado en el aprendizaje profundo, un algoritmo de estimación de pose basado en Perspectiva-n-Punto iterativa (PnP), un Planificador de movimiento de optimización hamiltoniana covariante de horizonte en retroceso (RH-CHOMP) basado en el planificador de trayectorias y un controlador basado en Model Predictive Control (MPC). Las innovaciones de este trabajo son la detección de colisiones basada en la cámara RGB que puede ayudar al UAV a reducir el tamaño y la carga útil a bordo en comparación con otros sensores avanzados como LiDAR y cámaras de profundidad. La prevención de colisiones basada en LiDAR y la prevención de colisiones basada en la cámara RGB-D se basan en el mismo marco. El marco utiliza una detección de colisiones basada en el ...