State Estimation of an Unmanned Surface Vehicle by an Unmanned Multirotor Helicopter
Estimace stavů lodi z bezpilotní helikoptéry
Authors
Supervisors
Reviewers
Editors
Other contributors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
České vysoké učení technické v Praze
Czech Technical University in Prague
Czech Technical University in Prague
Date
Abstract
Tato práce se zabývá návrhem, implementací a ověřením systému pro estimaci stavů lodi z bezpilotní helikoptéry. Představen je lineární a nelineární matematický model lodi, který je rozšířen o dynamiku vln. Představené matematické modely lodi jsou využity v Kalmanově filtru, který pro estimaci stavů lodi používá data z palubních senzorů bezpilotní helikoptéry. Kalmanův filtr též využívá data ze senzorů umístěných na lodi, která jsou bezdrátově posílána do bezpilotní helikoptéry. Výsledkem práce je palubní systém pro bezpilotní helikoptéru poskytující estimace stavů lodi pohybující se v prostředí s vlnami. Vytvořený systém pro estimaci stavů lodi je začleněn do řídícího systému bezpilotní helikoptéry. Představený systém je testován v realistickém robotickém simulátoru Gazebo a výsledky estimace stavů lodi jsou detailně analyzovány. Systém estimace stavů lodi byl také ověřen při reálných experimentech. Bezpilotní helikoptéra využívající představený systém následovala loď, na kterou i posléze přistála.
This thesis deals with design, implementation, and verification of a system for state estimation of an Unmanned Surface Vehicle (USV) known as a boat by an Unmanned Aerial Vehicle (UAV). First, linear and nonlinear mathematical models of the boat extended by wave dynamics are presented. Introduced mathematical models of the boat are used by Kalman filters that perform estimation of boat states using data from UAV onboard sensors. Kalman filters also use data received from sensors placed on the boat, which is sent to the UAV by a wireless communication link. The result of this thesis is a UAV onboard system that provides state estimation of the boat moving on a wavy water surface. The estimation system of boat states is implemented into the UAV control system. The presented estimation system was tested in a realistic robotic simulator Gazebo, and estimation results were analyzed in detail. Then, the presented estimation system was verified by conducting real-world experiments. Using the proposed estimation system, the UAV followed the boat and landed on it successfully.
This thesis deals with design, implementation, and verification of a system for state estimation of an Unmanned Surface Vehicle (USV) known as a boat by an Unmanned Aerial Vehicle (UAV). First, linear and nonlinear mathematical models of the boat extended by wave dynamics are presented. Introduced mathematical models of the boat are used by Kalman filters that perform estimation of boat states using data from UAV onboard sensors. Kalman filters also use data received from sensors placed on the boat, which is sent to the UAV by a wireless communication link. The result of this thesis is a UAV onboard system that provides state estimation of the boat moving on a wavy water surface. The estimation system of boat states is implemented into the UAV control system. The presented estimation system was tested in a realistic robotic simulator Gazebo, and estimation results were analyzed in detail. Then, the presented estimation system was verified by conducting real-world experiments. Using the proposed estimation system, the UAV followed the boat and landed on it successfully.