Entwicklung und Flugerprobung einer Quadrotor-Drohne für die Kartierung urbaner Gebiete und die Verfolgung von Zielen

核心概念

Dieser Artikel beschreibt den Hardware-Entwurf und die Flugerprobung einer kleinen Quadrotor-Drohne mit Bildgebungssensoren für die Forschung zur Kartierung urbaner Gebiete, Gefahrenvermeidung und Zielerfassung.

要約

Der Artikel beschreibt den Entwurf und die Leistungscharakterisierung einer Quadrotor-Drohne, die für Forschungsarbeiten zur autonomen Kartierung, Gefahrenvermeidung und Zielerfassung in städtischen Umgebungen entwickelt wurde.

Die Drohne ist mit fünf Kameras ausgestattet, darunter zwei Paare von Fisheye-Stereokameras, die einen nahezu allseitigen Blick ermöglichen, sowie eine zweiachsige Kamera mit Schwenkvorrichtung. Ein an Bord befindlicher NVIDIA Jetson Orin Nano-Computer, der mit der Robot Operating System-Software läuft, wird für die Datenerfassung verwendet.

Es wurde ein autonomes Verfolgungsverhalten implementiert, um die Bewegung der Quadrotor-Drohne und der Kamera mit Schwenkvorrichtung zu koordinieren, um ein sich bewegendes GPS-Ziel zu verfolgen. Das Datenererfassungssystem wurde durch einen Flugtest demonstriert, bei dem ein sich bewegendes GPS-gekennzeichnetes Fahrzeug durch eine Reihe von Straßen und Parkplätzen verfolgt wurde. Aus den gesammelten Bildern wurde eine Karte der Umgebung unter Verwendung des Direct Sparse Odometry (DSO)-Algorithmus rekonstruiert.

Die Leistung der Quadrotor-Drohne wurde auch durch Tests zur Geräuschentwicklung, Kommunikationsreichweite, Batteriespannung im Schwebeflug und Höchstgeschwindigkeit charakterisiert.

統計

Die Quadrotor-Drohne hat eine geschätzte Flugzeit von 10,4 Minuten im Schwebeflug und eine Höchstgeschwindigkeit von 18,06 m/s.
Der Schalldruckpegel der Drohne nimmt mit zunehmendem Abstand ab, wobei die höchsten Energiebänder den Motordrehzahlen und deren Harmonischen entsprechen.
Die Kommunikationsreichweite beträgt etwa 200-300 m für 2,4-GHz-Verbindungen und bis zu 500 m für die 900-MHz-Funkverbindung.

引用

"Die Auswahl von Wahrnehmungsalgorithmen und Sensoren an Bord ist entscheidend für den robusten Flug von Drohnen in städtischen Räumen."
"Die Drohne ist relativ klein und kostengünstig und wurde aus Open-Source-Komponenten und frei verfügbaren Komponenten entwickelt."

抽出されたキーインサイト

Design and Flight Demonstration of a Quadrotor for Urban Mapping and Target Tracking Research

by Collin Hague... 場所 arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.13195.pdf

深掘り質問

Wie könnte die Leistung der Drohne durch den Einsatz fortschrittlicherer Bildverarbeitungsalgorithmen und Sensoren wie Infrarotkameras, LiDAR oder Radar verbessert werden?

Um die Leistung der Drohne zu verbessern, könnten fortschrittlichere Bildverarbeitungsalgorithmen und Sensoren wie Infrarotkameras, LiDAR oder Radar eingesetzt werden. Durch den Einsatz von Infrarotkameras könnte die Drohne auch bei schlechten Lichtverhältnissen oder in der Nacht effektiv arbeiten, da Infrarotstrahlung genutzt werden kann, um Objekte zu erkennen. LiDAR-Sensoren könnten die Genauigkeit der Abstandsmessung verbessern und eine präzisere 3D-Rekonstruktion der Umgebung ermöglichen. Radar könnte dazu beitragen, Hindernisse zu erkennen und die Drohne vor Kollisionen zu schützen. Die Integration dieser Sensoren erfordert jedoch eine sorgfältige Kalibrierung und eine komplexe Datenfusion, um die Informationen effektiv zu nutzen und die Flugleistung zu optimieren.

Welche Herausforderungen müssen bei der Optimierung der Bewegung der Drohne und der Kamera mit Schwenkvorrichtung für eine effiziente Zielerfassung überwunden werden?

Bei der Optimierung der Bewegung der Drohne und der Kamera mit Schwenkvorrichtung für eine effiziente Zielerfassung müssen mehrere Herausforderungen überwunden werden. Eine zentrale Herausforderung besteht darin, die Bewegung der Drohne und der Kamera präzise zu synchronisieren, um das Ziel kontinuierlich im Blickfeld zu behalten. Dies erfordert eine enge Integration von Steuerungs- und Wahrnehmungsalgorithmen, um eine reibungslose und genaue Verfolgung zu gewährleisten. Darüber hinaus müssen mögliche mechanische Einschränkungen der Schwenkvorrichtung berücksichtigt werden, um Kollisionen oder unerwünschte Bewegungen zu vermeiden. Die Echtzeitverarbeitung der Bilddaten und die schnelle Anpassung der Flugbahn der Drohne an die Bewegung des Ziels sind weitere Herausforderungen, die bei der Optimierung der Zielerfassung berücksichtigt werden müssen.

Wie könnte die Drohne für den Einsatz in Katastrophenszenarien wie Waldbränden oder Überschwemmungen angepasst werden?

Für den Einsatz in Katastrophenszenarien wie Waldbränden oder Überschwemmungen könnte die Drohne angepasst werden, um effektive Unterstützung bei der Notfallbewältigung zu leisten. Eine Anpassung könnte die Integration von Wärmebildkameras für die Detektion von Hitzequellen in Waldbränden umfassen. Diese Kameras könnten helfen, die Ausbreitung des Feuers zu überwachen und Rettungsteams bei der Lokalisierung von Personen in Gefahr zu unterstützen. Für Überschwemmungsszenarien könnten die Drohnen mit hochauflösenden Kameras ausgestattet werden, um die Ausdehnung der Überschwemmung zu kartieren und potenzielle Rettungswege zu identifizieren. Darüber hinaus könnten sie mit Sensoren zur Luftqualitätsüberwachung ausgestattet werden, um gefährliche Bedingungen zu erkennen. Die Anpassung der Drohne für Katastrophenszenarien erfordert eine robuste Konstruktion, zuverlässige Kommunikationssysteme und spezialisierte Sensoren, um effektive Hilfe in Notsituationen zu leisten.