Návrh algoritmu navigace a řízení kvadrokoptéry na základě rozpoznání obrazu

Abstract

Využití bezpilotních systémů ve velkých vnitřních prostorách skladišť je jedním z posledních trendů čtvrté průmyslové revoluce, neboli konceptu Industry 4.0. Drony se na skladech mohou použít k řízení zásob, jako přehledový systém, nebo jako prostředek pro realizaci interní logistiky. Jejich problémem ovšem zůstává navigace, která má přímý negativní účinek na jejich řízení a následnou autonomii systému. Tato práce se zaobírá vizuální navigací kvadrokoptéry v prostorách simulovaného skladiště pomocí sledování předem definované trajektorie na zemi skladiště jako čáry. Algoritmus rozpoznání obrazu a řízení dronu byl verifikován pomocí simulací ve výpočetní platformě Simulink a následně proběhla verifikace algoritmu pomocí jeho implementace na fyzickou kvadrokoptéru. Klíčovou veličinou pro posuzování výsledku byla přesnost trajektorie dronu v horizontální rovině vzhledem k definované trajektorii vyznačené jako čáry na zemi.

The use of unmanned systems in large warehouse spaces is one of the latest trends of the fourth industrial revolution also known as the Industry 4.0 concept. Drones can be employed for inventory management, as surveillance systems, or as tools for intra-logistics operations. However, as their primary challenge remains the navigation in indoor spaces, which has a direct negative impact on their control and consequent systems autonomy. This thesis focuses on visual navigation of a quadcopter within a simulated warehouse environment by tracking a predefined trajectory marked on the environments floor as a line. The image recognition and drone control algorithm were verified through simulations in the Simulink computational platform and subsequently validated by implementation on a physical quadcopter. The key metric for evaluating performance was the trajectory accuracy of the drone in horizontal level with respect to the predefined trajectory marked on the ground.