Automated Drone Boomeranging
Automatické navrácaní drona
diplomová práce (NEOBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/90589Identifikátory
SIS: 146178
Kolekce
- Kvalifikační práce [10690]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Obdržálek, David
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Teoretická informatika
Katedra / ústav / klinika
Katedra teoretické informatiky a matematické logiky
Datum obhajoby
7. 9. 2017
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Angličtina
Známka
Neprospěl
Klíčová slova (česky)
drone, return back, control, mapping, trajectory planningKlíčová slova (anglicky)
drone, return back, control, mapping, trajectory planningPráce navrhuje 3D navigační a plánovací systém pro autonomní vzdáleně řízenou kvadruptéru (dále dron). Řešení využívá senzorických dat drona spolu se zpra- covaným obrazem čelní kamery, bez předchozí znalosti prostředí a bez použití navigačního signálu (GPS). Data z kamery jsou transformována do representace řídkým point-cloudem, ze kterého se vytváří mapa obsazenosti okolí s adap- tivní velikostí buňek. Na vytvořené mapě je následně možné plánovat trasu letu s přihlédnutím k zaznamenaným překážkám. Výsledný plán je realizován jednoduchým kontrolerem. Systém rovněž zahrnuje simulátor, na kterém je možné virtuálně provádět celý proces. Práce propojuje původně nezávislé a nekompatibilní systémy a vytváří z nich jeden funkční celek. Výsledek je demonstrován několika jednoduchými scénáři, z nichž jeden řeší problém navrácení drona na jeho počáteční pozici.
The thesis proposes a 3D navigation and planning system for an autonomous remotely controlled quadcopter (drone). The solution uses the drone sensor data along with the data processed from the video camera image stream, without having any knowledge of its surroundings beforehand and without using any nav- igation signal (GPS). The video camera data are transformed into a sparse point- cloud representation, from it is created an occupancy map of the surrounding area with adaptive cell size. The planner can construct trajectory plans in the map, respecting the detected obstacles. The planned trajectory is executed by a simple drone controller. The proposed system includes a simulator which enables virtual execution of the whole process. The thesis composes originally independent and incompatible sub- systems into a single compactly working system. The functionality of the system is demonstrated on a few simple scenarios, one of which is the return of the drone to its starting location.