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In diesem Artikel schlagen wir ein umfassendes und robustes System für das aggressive Fliegen von autonomen Quadrokoptern vor. Das vorgeschlagene System basiert auf dem klassischen Teach-and-Repeat-Rahmen, der weit verbreitet in der Infrastruktureinspektion, Lufttransport und Suche-und-Rettung ist. Für diese Anwendungen ist die Absicht des Menschen entscheidend für die Festlegung der topologischen Struktur der Flugbahn der Drohne. Ungünstige Lehrtrajektorien und sich ändernde Umgebungen verhindern jedoch, dass ein einfaches Teach-and-Repeat-System flexibel und robust angewendet werden kann. In diesem Artikel schlagen wir anstelle des Kommandierens der Drohne, präzise einer Lehrtrajektorie zu folgen, eine Methode vor, um eine vom Menschen geflogene Trajektorie, die beliebig ruckartig sein kann, in eine topologisch äquivalente Trajektorie umzuwandeln. Die generierte Trajektorie ist garantiert glatt, sicher und dynamisch umsetzbar, mit einer vom Menschen bevorzugten Aggressivität. Um unkartierte oder sich bewegende Hindernisse während des Flugs zu vermeiden, integrieren wir eine schnelle lokale Wahrnehmungsmethode und eine gleitende Fenster-Neuplanungsmethode in unser System, um sichere und dynamisch umsetzbare lokale Trajektorien an Bord zu erzeugen. Wir nennen unser System teach-repeat-replan. Es kann die Absicht der Benutzer für eine Flugmission erfassen, einen beliebig ruckartigen Lehrpfad in eine glatte wiederholende Trajektorie umwandeln und sichere lokale Neuplanungen erzeugen, um unerwartete Kollisionen zu vermeiden. Das vorgeschlagene Planungssystem ist in einen vollständigen autonomen Quadrokopter mit globalen und lokalen Wahrnehmungs- und Lokalisierungsuntermodulen integriert. Unser System wurde validiert, indem aggressive Flüge in herausfordernden Innen- und Außenbereichen durchgeführt wurden. Wir veröffentlichen alle Komponenten unseres Quadrokoptersystems als Open-Source-ROS-Pakete.
Gao et al. (Mi,) haben diese Frage untersucht.