Hejno bezpilotních letounů založené na sémantickém vizuálním vnímání

Abstract

Cílem této práce je návrh, implementace a vyhodnocení distribuovaného řídicího systému pro roje bezpilotních prostředků (UAV), založeného na sémantických vizuálních mapách okolí jednotlivých agentů. Tradiční přístupy k robotickým rojům často vyžadují informace o polohách sousedních agentů, avšak získávat tato data spolehlivě může být obtížné. Na rozdíl od těchto přístupů využívá navržený řídicí systém k řízení přímo vstupní sémantické mapy a odstraňuje tak potřebu relativní lokalizace. Řídicí systém byl implementován v programovacím jazyce C++ a ověřen v různých simulovaných scénářích. Tyto simulace ukazují, že navržený řídicí systém je schopen udržovat soudržnost roje, zarovnat pohyb agentů a zabránit kolizím. Simulované výsledky byly navíc ověřeny v reálných experimentech s rojem UAV.The aim of this work is to design, implement and evaluate a distributed Unmanned Aerial Vehicle (UAV) swarm controller that operates on semantic visual maps of the agents surroundings. Traditional approaches to robot swarming often require knowledge of the positions of neighboring agents, which can be difficult to obtain reliably. In contrast, the proposed controller operates directly on the obtained semantic maps, thus completely removing the need for relative localization. The proposed controller was implemented in the C++ programming language, and thoroughly evaluated in simulators across a variety of scenarios and use cases. These simulations prove the controller is able to maintain swarm cohesion, align movement of agents, and prevent collisions. Additionally, the simulated results were also verified with real-world UAV swarm experiments.