Multiple Trajectory Smoothing for Teams of Closely Cooperating Micro Aerial Vehicles
Vyhlazování trajektorií vzájemně kooperujících bezpilotních helikoptér
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
Files
Abstract
Tato práce je zaměřena na plánovací a zkracovací algoritmus produkující hladké trajektorie pro roje vzájemně kooperujících bezpilotních helikoptér podléhajících omezením na vzájemné vzdálenosti a kolize s překážkami.
Jejich úkolem je nalézt cestu prostředím s překážkami a monitorovat cílovou oblast pomocí zabudovaných kamer.
Následující postup byl inspirován několika vyhlazujícími a optimalizačními algoritmy používanými v mobilní robotice.
Algoritmus generuje trajektorii v prostředí s překážkami použitím variace rapidně rostoucího náhodného stromu.
Pro vyhlazení trajektorie na ní algoritmus opakovaně vybírá dva body a snaží se nahradit díl mezi nimi kratší, splnitelnou trajektorií.
Body trajektorie jsou následně posouvány v jejich nejbližším okolí pro nalezení lokální nejkratší splnitelné trajektorie.
Výsledky ukazují účinnost optimalizační části. Vzhledem k nedostatku funkčního vybavení bylo experimentální testování provedeno jen v robotickém simulátoru.
This thesis considers a planning and shortcutting algorithm producing smooth trajectories for swarm of closely cooperating micro aerial vehicles subjected to proximity constraints and collision constraints. Their task is to find a way through environment with obstacles and use their onboard cameras for surveillance of targeted zone. The following approach takes inspiration in number of various trajectory smoothing and optimization algorithms used in mobile robotics. The algorithm generates a trajectory in environment with obstacles using a variation of rapidly exploring random tree. To smooth the trajectory it repeatedly picks two points on it. Then it attempts to replace the segment between these points with a shorter, feasible trajectory. The points of the trajectory are then shifted in their proximity to find the local shortest feasible trajectory. The results show efficiency of the optimization part. Due to lack of functioning equipment, experimental testing has been done only in robotic simulator.
This thesis considers a planning and shortcutting algorithm producing smooth trajectories for swarm of closely cooperating micro aerial vehicles subjected to proximity constraints and collision constraints. Their task is to find a way through environment with obstacles and use their onboard cameras for surveillance of targeted zone. The following approach takes inspiration in number of various trajectory smoothing and optimization algorithms used in mobile robotics. The algorithm generates a trajectory in environment with obstacles using a variation of rapidly exploring random tree. To smooth the trajectory it repeatedly picks two points on it. Then it attempts to replace the segment between these points with a shorter, feasible trajectory. The points of the trajectory are then shifted in their proximity to find the local shortest feasible trajectory. The results show efficiency of the optimization part. Due to lack of functioning equipment, experimental testing has been done only in robotic simulator.