Opis projektu
Opracowywanie autonomicznych systemów sterowania dronami porównywalnych z ludzkimi pilotami
Pomimo coraz wyższego stopnia zaawansowania, drony nie są w stanie samodzielnie poruszać się w skomplikowanych otoczeniach lepiej niż ludzie. Opracowanie bardziej elastycznych i sprawniejszych robotów wymaga zastosowania szybszych czujników i przetwarzania danych z niewielkimi opóźnieniami. Uczestnicy finansowanego przez Unię Europejską projektu AGILEFLIGHT zamierzają opracować innowacyjne metody naukowe, które pozwolą na zaprojektowanie i zbudowanie zwinnego, autonomicznego systemu do sterowania dronami wykorzystującego rozpoznawanie obrazów, który będzie w stanie prowadzić drony przez nieznane, pełne przeszkód środowiska, w których nie będzie możliwe korzystanie z sygnału GPS. System ma radzić sobie nawet z omijaniem ruchomych przeszkód. Celem jest osiągnięcie poziomu nawigacji, manewrowości i zwinności porównywalnej z profesjonalnymi pilotami dronów. W tym celu naukowcy zamierzają opracować algorytmy łączące zalety standardowej kamery oraz kamery dynamicznej. W ramach projektu AGILEFLIGHT powstaną również nowatorskie metodologie, które pozwolą na przeprowadzanie szybkich manewrów w nieznanych, zmiennych i pełnych przeszkód środowiskach. Rezultaty prac przyniosą korzyści służbom ratunkowym, a także mogą przyczynić się do usprawnienia prac kontrolnych i dostaw drogą powietrzną.
Cel
Drones are disrupting industries, such as agriculture, package delivery, inspection, and search and rescue. However, they are still either controlled by a human pilot or heavily rely on GPS for navigating autonomously. The alternative to GPS are onboard sensors, such as cameras: from the raw data, a local 3D map of the environment is built, which is then used to plan a safe trajectory to the goal. While the underlying algorithms are well understood, we are still far from having autonomous drones that can navigate through complex environments as good as human pilots. State-of-the-art perception and control algorithms are mature but not robust: coping with unreliable state estimation, low-latency perception, real-time planning in dynamic environments, and tight coupling of perception and action under severe resource constraints are all still unsolved research problems. Another issue is that, because battery energy density is increasing at a very slow rate, drones need to navigate faster in order to accomplish more within their limited flight time. To obtain more agile robots, we need faster sensors and low-latency processing.
The goal of this project is to develop novel scientific methods that would allow me to demonstrate autonomous, vision-based, agile quadrotor navigation in unknown, GPS-denied, and cluttered environments with possibly moving obstacles, which can be as effective in terms of maneuverability and agility as those of professional drone pilots. The outcome would not only be beneficial for disaster response scenarios, but also for other scenarios, such as aerial delivery or inspection. To achieve this ambitious goal, I will first develop robust, low-latency, multimodal perception algorithms that combine the advantages of standard cameras with event cameras. Then, I will develop novel methods that unify perception and state estimation together with planning and control to enable agile maneuvers through cluttered, unknown, and dynamic environments.
Dziedzina nauki
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsensorsoptical sensors
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringroboticsautonomous robotsdrones
- agricultural sciencesagriculture, forestry, and fisheriesagriculture
Słowa kluczowe
Program(-y)
Temat(-y)
System finansowania
ERC-COG - Consolidator GrantInstytucja przyjmująca
8006 Zurich
Szwajcaria