Swarming of Unmanned Aerial Vehicles by Sharing Distributed Observations of Workspace
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F22%3A00360911" target="_blank" >RIV/68407700:21230/22:00360911 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1109/ICUAS54217.2022.9836073" target="_blank" >https://doi.org/10.1109/ICUAS54217.2022.9836073</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICUAS54217.2022.9836073" target="_blank" >10.1109/ICUAS54217.2022.9836073</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Swarming of Unmanned Aerial Vehicles by Sharing Distributed Observations of Workspace
Popis výsledku v původním jazyce
A control and relative localization approach for a swarm of unmanned aerial vehicles (UAVs) flying in a forest environment is proposed in this paper. To achieve robust mutual relative localization of agents in such an obstacle-rich environment, we propose a decentralized localization approach based on a comparison of the workspace observation by on-board sensors of cooperating UAVs. We propose sharing sparse local obstacle maps to estimate bearing and distance between swarm members by fitting spacialy and time-distributed scans. Moreover, we propose fully decentralized flocking control rules adapted for deployment in such demanding conditions of real forests. The proposed approach was verified in the realistic Gazebo simulator, as well as in outdoor experiments. The approach introduced in this paper was also compared with a state-of-the-art method for relative localization and navigation of a swarm through a forest.
Název v anglickém jazyce
Swarming of Unmanned Aerial Vehicles by Sharing Distributed Observations of Workspace
Popis výsledku anglicky
A control and relative localization approach for a swarm of unmanned aerial vehicles (UAVs) flying in a forest environment is proposed in this paper. To achieve robust mutual relative localization of agents in such an obstacle-rich environment, we propose a decentralized localization approach based on a comparison of the workspace observation by on-board sensors of cooperating UAVs. We propose sharing sparse local obstacle maps to estimate bearing and distance between swarm members by fitting spacialy and time-distributed scans. Moreover, we propose fully decentralized flocking control rules adapted for deployment in such demanding conditions of real forests. The proposed approach was verified in the realistic Gazebo simulator, as well as in outdoor experiments. The approach introduced in this paper was also compared with a state-of-the-art method for relative localization and navigation of a swarm through a forest.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20204 - Robotics and automatic control
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA20-10280S" target="_blank" >GA20-10280S: Spolehlivé kompaktní skupiny miniaturních vzdušných robotů proměnného tvaru řízené senzorickým vnímáním</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2022
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
2022 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS)
ISBN
978-1-6654-0593-5
ISSN
2373-6720
e-ISSN
2575-7296
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
300-309
Název nakladatele
IEEE Industrial Electronics Society
Místo vydání
Piscataway
Místo konání akce
Dubrovnik
Datum konání akce
21. 6. 2022
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000854030400036