Multirobotická explorace týmem heterogenních UAV
Multi-Robot Exploration Using a Heterogeneous UAV Team
Typ dokumentu
diplomová prácemaster thesis
Autor
Michaela Cihlářová
Vedoucí práce
Pritzl Václav
Oponent práce
Rozsypálek Zdeněk
Studijní program
Kybernetika a robotikaInstituce přidělující hodnost
katedra kybernetikyPráva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznamAbstrakt
Tato diplomová práce představuje novou metodu pro exploraci neznámých prostorů pomocí heterogenního týmu bezpilotních letounů (UAVs). Využívá explorace založené na navádění UAV k hranici mezi známým a neznámým prostředím s dvěma strategiemi pro rozdělování cílů: hladovým algoritmem, který vybírá body zájmu (POIs) na základě euklidovské vzdálenosti a priority UAV, a optimalizační strategií, která formuluje problém toku s minimální cenou. K posouzení dostupnosti bodů zájmu a generování tras, které zohledňují vzdálenosti od překážek, je využíván SphereMap algoritmus. K implementaci manévrů na vyhýbání se srážkám mezi UAVs pak slouží plánovací knihovna MRS SubT Planner. Metoda byla ověřena prostřednictvím simulačních testů a reálných experimentů, které zhodnotily výkon navržené metody na palubě UAV. Výsledky demonstrovaly funkčnost metody a odhalily potenciální oblasti pro zdokonalení. This master’s thesis develops a novel method for exploring unknown spaces with a heterogeneous team of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) of different sizes and sensory equipment. It employs frontier-based exploration with two task allocation strategies: a greedy strategy that assigns Points of Interest (POIs) based on Euclidean distance and UAV priority and an optimization strategy that solves a minimum cost flow problem. It utilizes the SphereMap algorithm to assess the accessibility of the POIs and generate paths that account for obstacle distances. It also employs the MRS SubT planning library to implement collision avoidance maneuvers among UAVs. The method was validated through simulation testing and real-world experiments that evaluated the method’s performance onboard the UAV. The results demonstrated the method’s efficacy and applicability to real-world deployment while indicating potential areas for future improvement.
Kolekce
- Diplomové práce - 13133 [474]