Kooperative Navigation einer weniger ausgestatteten Mikrodrohne in unübersichtlichen Umgebungen durch eine leistungsfähigere Begleitdrohne

Core Concepts

Eine leistungsfähigere Begleitdrohne konstruiert eine dichte Belegungskarte der Umgebung, plant kollisionsfreie Pfade für sich selbst und eine weniger ausgestattete Mikrodrohne und führt die Mikrodrohne entlang dieser Pfade, um deren Ziele auch in für sie unzugänglichen Bereichen zu erreichen.

Abstract

In diesem Artikel wird ein neuartiger Ansatz für den Flug eines heterogenen Drohnen-Teams in unübersichtlichen, GNSS-verleugneten Umgebungen vorgestellt. Eine leistungsfähigere Primärdrohne (pUAV) mit 3D-LiDAR-Sensor übernimmt die Aufgaben der Umgebungskartierung, Pfadplanung und Führung einer weniger ausgestatteten Sekundärdrohne (sUAV) mit nur einer Kamera. Die pUAV erstellt eine dichte Belegungskarte der Umgebung und plant kollisionsfreie Pfade für sich selbst und die sUAV. Basierend auf der relativen Lokalisierung der sUAV mittels LiDAR-Detektionen und visuell-inertialer Odometrie führt die pUAV die sUAV entlang der geplanten Pfade, um deren Ziele auch in für sie unzugänglichen Bereichen zu erreichen. Der Ansatz wurde in realistischen Simulationen und anspruchsvollen Realweltexperimenten evaluiert, bei denen alle Algorithmen vollständig an Bord der Drohnen ohne externe Rechenressourcen oder Lokalisierungssysteme liefen. Die Ergebnisse zeigen, dass die sUAV durch deutlich engere Öffnungen geführt werden kann, als sie selbst durchfliegen könnte.

Stats

Die Verarbeitungszeit des gesamten Algorithmus betrug im Median 8,90 Sekunden. Die Verarbeitungszeiten der einzelnen Schritte betrugen im Median 0,89 Sekunden für die Auswahl des Führungspunkts, 0,60 Sekunden für die Pfadplanung der pUAV und 5,33 Sekunden für die Pfadplanung der sUAV.

Quotes

"Eine leistungsfähigere Begleitdrohne konstruiert eine dichte Belegungskarte der Umgebung, plant kollisionsfreie Pfade für sich selbst und eine weniger ausgestattete Mikrodrohne und führt die Mikrodrohne entlang dieser Pfade, um deren Ziele auch in für sie unzugänglichen Bereichen zu erreichen." "Der Ansatz wurde in realistischen Simulationen und anspruchsvollen Realweltexperimenten evaluiert, bei denen alle Algorithmen vollständig an Bord der Drohnen ohne externe Rechenressourcen oder Lokalisierungssysteme liefen."

Key Insights Distilled From

Drones Guiding Drones

by Václ... at arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.09786.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte dieser Ansatz für die Führung mehrerer Mikrodrohnen durch eine Begleitdrohne erweitert werden?

Um diesen Ansatz für die Führung mehrerer Mikrodrohnen durch eine Begleitdrohne zu erweitern, könnte eine Hierarchie in der Führungsebene implementiert werden. Die Begleitdrohne könnte als Hauptführer fungieren und mehrere Mikrodrohnen gleichzeitig leiten. Dies würde eine koordinierte und effiziente Erkundung eines größeren Gebiets ermöglichen. Darüber hinaus könnten die Mikrodrohnen in einem Schwarm agieren, wobei die Begleitdrohne die Schwarmbewegungen orchestriert und koordiniert. Dies würde die Effizienz und Genauigkeit der Erkundungsmission weiter verbessern.

Welche Herausforderungen ergeben sich, wenn die Mikrodrohne selbst eine Karte der Umgebung erstellen und für die Pfadplanung nutzen soll?

Wenn die Mikrodrohne selbst eine Karte der Umgebung erstellen und für die Pfadplanung nutzen soll, ergeben sich mehrere Herausforderungen. Zunächst muss die Mikrodrohne über ausreichende Rechenleistung und Speicherkapazität verfügen, um die Kartenerstellung in Echtzeit durchführen zu können. Darüber hinaus müssen die Sensoren der Mikrodrohne präzise und zuverlässig sein, um genaue Informationen über die Umgebung zu sammeln. Die Integration von Sensorfusionstechniken ist entscheidend, um die Genauigkeit der Kartendaten zu gewährleisten. Des Weiteren müssen Algorithmen zur SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) implementiert werden, um die Karte kontinuierlich zu aktualisieren und die Position der Drohne in Echtzeit zu bestimmen. Schließlich ist die Energieeffizienz ein wichtiger Aspekt, da die Kartierung und Pfadplanung den Energieverbrauch der Mikrodrohne erhöhen können.

Wie könnte dieser Ansatz zur Erkundung und Kartierung unbekannter Umgebungen durch ein heterogenes Drohnen-Team eingesetzt werden?

Dieser Ansatz zur Führung von Mikrodrohnen durch eine Begleitdrohne könnte zur Erkundung und Kartierung unbekannter Umgebungen durch ein heterogenes Drohnen-Team eingesetzt werden, indem die Stärken der verschiedenen Drohnenarten kombiniert werden. Die Begleitdrohne mit leistungsstarken Sensoren und Rechenkapazitäten könnte die Umgebung kartieren, Hindernisse erkennen und kritische Informationen sammeln. Gleichzeitig könnten die Mikrodrohnen mit spezifischen Nutzlasten oder Sensoren in schwer zugängliche Bereiche vordringen und detaillierte Daten sammeln. Die Begleitdrohne könnte dann die gesammelten Informationen von den Mikrodrohnen empfangen, die Daten fusionieren und eine umfassende Karte der Umgebung erstellen. Dieser Ansatz würde es dem heterogenen Drohnen-Team ermöglichen, effizient und präzise unbekannte Umgebungen zu erkunden, zu kartieren und potenzielle Anwendungen wie Such- und Rettungsmissionen oder Umgebungsüberwachung durchzuführen.