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High-fidelity Collaborative Perception for Small Unmanned Aerial Vehicles

Description du projet

L’avenir de la navigation en essaim d’UAV autonomes

La robotique a connu des progrès remarquables, notamment dans le développement de petits véhicules aériens sans pilote (UAV) capables d’effectuer des vols autonomes basés sur la vision. Ces progrès ont suscité de l’intérêt pour diverses applications, de la livraison par drone à l’inspection des infrastructures. Les solutions actuelles sont toutefois limitées en termes de robustesse et d’adaptabilité, ce qui entrave leurs performances dans des environnements difficiles et non contrôlés. Le projet SkEyes, financé par le CER, devrait changer la donne. Fort d’une décennie d’expérience dans le domaine, SkEyes se propose d’exploiter des capteurs de pointe, notamment des caméras lidar, de profondeur, thermiques, événementielles et visuelles, pour permettre à un essaim de petits UAV de collaborer de manière efficace. En combinant ces indices de détection hétérogènes, SkEyes entend permettre une navigation intelligente des essaims d’UAV dans des scénarios critiques tels que des incendies de friches.

Objectif

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.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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Régime de financement

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Institution d’accueil

UNIVERSITY OF CYPRUS
Contribution nette de l'UE
€ 2 346 219,00
Adresse
AVENUE PANEPISTIMIOU 2109 AGLANTZI
1678 Nicosia
Chypre

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Région
Κύπρος Κύπρος Κύπρος
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
€ 2 346 219,00

Bénéficiaires (1)