Projektbeschreibung
Die Zukunft der Schwarmnavigation von UAV
In der Robotik wurden erstaunliche Fortschritte erzielt, insbesondere bei der Entwicklung kleiner unbemannter Luftfahrzeuge (UAV), die autonom anhand von Bildern fliegen können. Durch diese Fortschritte ist Interesse an verschiedenen Anwendungen aufgekommen, von Lieferungen bis zur Infrastrukturinspektion mit Drohnen. Derzeitige Lösungen sind jedoch nur begrenzt robust und anpassungsfähig, sodass sie nur eingeschränkt in schwierigen, unkontrollierten Umgebungen eingesetzt werden können. Finanziert über den Europäischen Forschungsrat soll dieses Narrativ im Projekt SkEyes umgeschrieben werden. Das SkEyes-Team blickt auf ein Jahrzehnt an Erfahrung in dem Bereich zurück und will modernste Sensoren einsetzen, darunter LIDAR sowie Tiefen-, Wärme-, ereignisgesteuerte und visuelle Kameras, sodass ein Schwarm kleiner UAV effektiv zusammenarbeiten kann. Indem diese heterogenen Sensordaten kombiniert werden, soll die intelligente Schwarmnavigation bei kritischen Szenarien wie Wildbränden ermöglicht werden.
Ziel
Over the past two decades, we witnessed impressive advancements in Robotics. Amongst the most disruptive developments was the demonstration of small Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) equipped with onboard cameras conducting autonomous, vision-based flights without reliance on GPS, sparking booming interest in a plethora of use-cases, such as automation of drone delivery, and infrastructure inspection and maintenance. This led to the emergence of new algorithms, advanced sensors, as well as miniaturized, powerful chips, opening exciting opportunities for automating single- as well as multi-UAV navigation. Current solutions, however, lack greatly in robustness and generality, struggling to perform outside very controlled settings, with onboard perception constituting the biggest impediment.
Working in this area for over a decade, it is troubling that despite dramatic progress, we still lack the technology to enable a UAV swarm to autonomously scan the seas for refugee dinghies or forest areas for wildfires, and to provide help in such dire situations. While, in principle, the core technology is the same across all use-cases, battling adverse conditions, such as wind, smoke, and degraded illumination, render the latter use-cases extremely challenging as they are time-critical and cannot be postponed until favorable conditions arise. Employing some of the currently most promising sensors, such as lidar, and advanced depth, thermal, event, and visual cameras, SkEyes proposes to address fundamental research questions to understand how to process and combine these heterogeneous sensing cues onboard a swarm of small UAVs. The goal is to achieve joint spatial understanding and scene awareness for effective autonomy in highly dynamic and realistic scenarios. Engaging such eyes in the sky, the focus is on robust, collaborative perception to enable intelligent UAV swarm navigation exhibiting adaptability in completing a mission in challenging conditions, at the push of a button.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) ERC-2022-COG
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