Komplexní systém pro rychlé a spolehlivé nasazení spolupracujících autonomních letounů

Abstract

V situacı́ch, kdy je nutné reagovat okamžitě, jako napřı́klad při různých katastrofách, čelı́ záchranáři zvýšeným technickým výzvám. Často musı́ operovat v rozsáhlých oblastech, vzdorovat nestabilnı́mu terénu a obtı́žným podmı́nkám prostředı́, kde majı́ omezené komunikačnı́ možnosti. K usnadněnı́ jejich práce mohou velmi efektivně sloužit autonomnı́ roboti, mezi které se řadı́ napřı́klad bezpilotnı́ helikoptéry. Na začátku výzkumu pro tuto práci bylo v robotické komunitě obvyklé použı́vat simulované prostředı́ nebo krátké izolované experimenty v laboratornı́m podmı́nkách. V porovnánı́ s uvedenými prostředı́mi přinášı́ reálné nasazenı́ mnohá omezenı́. Autonomnı́ robotický systém v reálných podmı́nkách vyžaduje spolehlivou rozhodovacı́ architekturu, která dokáže adekvátně reagovat na selhánı́ nebo výpadek části nebo částı́ systému. Tato schopnost je zásadnı́ pro bezpilotnı́ helikoptéry a zejména pak pro multi-robotické týmy skládajı́cı́ se z několika bezpilotnı́ch helikoptér, které jsou tématem této práce. Pro maximálnı́ využitı́ potenciálu multi-robotického týmu je zapotřebı́ mı́t spolehlivou komunikačnı́ infrastrukturu, která však ani v dnešnı́ době nenı́ snadno dosažitelná. Prvnı́ část této práce je zaměřena na vytvořenı́ rozhodovacı́ architektury, která dokáže reagovat nejen na chyby senzorů a aktivnı́ch prvků, ale také volit nejvhodnějšı́ strategii v závislosti na dostupnosti komunikace. To umožňuje maximalizovat efektivitu multi-robotického týmu a jejich blı́zkou spolupráci, kdykoli je to možné. Druhá část práce je zaměřena na plánovánı́ spolupráce autonomnı́ch bezpilotnı́ch helikoptér inspirované třemi reálnými scénáři, které jsou: autonomnı́ doručenı́ objektů, autonomnı́ bezpečný průzkum interiérů budov a autonomnı́ hašenı́ požárů. Doručenı́ objektů a hašenı́ požárů bylo motivováno úkoly v mezinárodnı́ robotické soutěži MBZIRC konané v roce 2017 a 2020.

In time-sensitive scenarios such as disaster response, first responders face increased technical challenges. These challenges may include rugged terrain, unstable structures, degraded environmental conditions, severe communication constraints, and extensive operation areas. To ensure the safety of human responders, autonomous robots such as Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are well suited for this task. At the beginning of the research for this thesis, the testing standard in the UAV community was to use a simulated environment or to conduct short isolated experiments under laboratory conditions relying on a motion capture system with no external disturbances and a stable communication infrastructure without interference. Compared to these approaches, real-world deployment raises additional constraints and challenges to fundamental research problems. A robotic system for a real-world application requires a reliable high-level planning architecture to recover from robot failures and malfunctions of its system parts. This is essential for the UAV and especially for the multi-UAV systems that are the focus of this thesis. Communication between the robots is required to fully access the capabilities of the deployed multi-robot team. As of today however, the technical requirements for an operational communication infrastructure are still a bottleneck. Therefore, the first part of the thesis is dedicated to developing a novel high-level planning architecture that considers different strategies based on the availability of a communication infrastructure in addition to failures of sensors and actuators. When enabled, this maximizes the contributions and tight cooperation of the multi-robot system. The second part of the thesis focuses on motion planning for multiple cooperating UAVs inspired by three real-world scenarios: autonomous delivery of objects by a team of UAVs, autonomous aerial surveys of building interiors, and autonomous firefighting. The object delivery and firefighting scenarios were motivated by challenges in the Mohamed Bin Zayed International Robotics Challenge (MBZIRC) 2017 and 2020.