Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Autonomous Aerial Swarming in GNSS-denied Environments with High Obstacle Density

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F21%3A00351029" target="_blank" >RIV/68407700:21230/21:00351029 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1109/ICRA48506.2021.9561284" target="_blank" >https://doi.org/10.1109/ICRA48506.2021.9561284</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICRA48506.2021.9561284" target="_blank" >10.1109/ICRA48506.2021.9561284</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Autonomous Aerial Swarming in GNSS-denied Environments with High Obstacle Density

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The compact flocking of relatively localized Un- manned Aerial Vehicles (UAVs) in high obstacle density areas is discussed in this paper. The presented work tackles realistic scenarios in which the environment map is not known apriori and the use of a global localization system and communication infrastructure is difficult due to the presence of obstacles. To achieve flocking in such a constrained environment, we propose a fully decentralized, bio-inspired control law that uses only onboard sensor data for safe flocking through the environment without any communication with other agents. In the proposed approach, each UAV agent uses onboard sensors to self-localize and estimate the relative position of other agents in its local reference frame. The usability and performance of the proposed approach were verified and evaluated using various experiments in a realistic robotic simulator and a natural forest. The pre- sented experiments also validate the utility of onboard relative localization for autonomous multi-UAV applications in the ab- sence of global localization information and communication.

  • Název v anglickém jazyce

    Autonomous Aerial Swarming in GNSS-denied Environments with High Obstacle Density

  • Popis výsledku anglicky

    The compact flocking of relatively localized Un- manned Aerial Vehicles (UAVs) in high obstacle density areas is discussed in this paper. The presented work tackles realistic scenarios in which the environment map is not known apriori and the use of a global localization system and communication infrastructure is difficult due to the presence of obstacles. To achieve flocking in such a constrained environment, we propose a fully decentralized, bio-inspired control law that uses only onboard sensor data for safe flocking through the environment without any communication with other agents. In the proposed approach, each UAV agent uses onboard sensors to self-localize and estimate the relative position of other agents in its local reference frame. The usability and performance of the proposed approach were verified and evaluated using various experiments in a realistic robotic simulator and a natural forest. The pre- sented experiments also validate the utility of onboard relative localization for autonomous multi-UAV applications in the ab- sence of global localization information and communication.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20204 - Robotics and automatic control

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2021

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

  • ISBN

    978-1-7281-9077-8

  • ISSN

    1050-4729

  • e-ISSN

    2577-087X

  • Počet stran výsledku

    7

  • Strana od-do

    570-576

  • Název nakladatele

    IEEE Xplore

  • Místo vydání

  • Místo konání akce

    Xi’an

  • Datum konání akce

    30. 5. 2021

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000765738800049