Detta papper presenterar vår lösning för att möjliggöra en fyrhjuling helikopter, utrustad med en laser rangfinder sensor, att självständigt utforska och kartlägga ostrukturerade och okända inomhusmiljöer. Även om dessa möjligheter redan är råvaror på markfordon står flygfordon som söker samma prestanda inför unika utmaningar. I det här dokumentet beskriver vi svårigheterna med att uppnå helt autonoma helikopterflygningar och belyser skillnaderna mellan markrobotar och helikopterrobotar som gör det svårt att använda algoritmer som har utvecklats för markrobotar. Vi ger sedan en översikt över vår lösning på de viktigaste problemen, inklusive en flernivåanalys och kontrollhierarki, en laserskanningsalgoritm med hög hastighet, en EKF för datafusion, en SLAM-implementation på hög nivå och en prospekteringsplanerare. 1 Slutligen visar vi experimentella resultat som visar helikopterns förmåga att navigera exakt och autonomt i okända miljöer. Mikroflygplan används i allt större utsträckning inom militära och civila områden, inklusive övervakningsinsatser, väderobservation och samordning av katastrofhjälp. Aktiverad av GPS och MEMS tröghetssensorer, MAV som kan flyga i utomhusmiljöer utan mänsklig inblandning har utvecklats [2, 3, 4, 5]. Tyvärr kvarstår de flesta inomhusmiljöer och många delar av den urbana kanjonen utan tillgång till externa positioneringssystem som GPS. Autonoma MAV:er är idag begränsade i sin förmåga att flyga genom dessa områden. Traditionellt, obemannade fordon som arbetar i GPS-förnekade miljöer kan lita på död räkning för lokalisering, men dessa mätningar driver över tiden. Alternativt bygger algoritmer för samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM) en karta över miljön runt fordonet samtidigt som de använder den för att uppskatta fordonets position. Även om det har gjorts betydande framsteg i utvecklingen av korrekta, driftfria SLAM-algoritmer för storskaliga miljöer, har dessa algoritmer fokuserat nästan uteslutande på mark- eller undervattensfordon. Däremot har försöken att uppnå samma resultat med MAV inte varit lika framgångsrika på grund av en kombination av begränsad nyttolast för avkänning och beräkning, tillsammans med luftfordonens snabba, instabila dynamik. I detta arbete presenterar vi vårt fyrhjuling helikoptersystem, som visas i figur 1, som är kapabel till autonom flygning i ostrukturerade inomhusmiljöer, såsom den som visas i figur 2. Systemet använder en flernivåig sensorbearbetningshierarki som är utformad för att uppfylla kraven för styrning av en helikopter. Det viktigaste bidraget i detta dokument är utvecklingen av en helt autonom fyrhjuling som endast förlitar sig på inbyggda sensorer för stabil kontroll utan att kräva tidigare kartor över miljön. Efter att ha diskuterat relaterade arbeten i Avsnitt 2, börjar vi i Avsnitt 3 med att analysera de viktigaste utmaningarna MAVs ansikte när man försöker utföra SLAM. Vi ger sedan en översikt över de algoritmer som används i vårt system. Slutligen demonstrerar vi vår helikopter som navigerar autonomt i 3 olika ostrukturerade inomhusmiljöer.
Bachrach m.fl. REF använde en lasersensor för en SLAM-implementering på hög nivå och utforskar okända inomhusmiljöer.
Autonomous Flight in Unknown Indoor Environments
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Micro Air Vehicles', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}