Riassunto analitico
Negli ultimi anni, le ricerche riguardanti la pianificazione di missioni per veivoli a guida autonoma, chiamati anche “ Unmanned Aerial Vehicle (UAV)”, sono in continua espansione, al fine di fornire soluzioni che possano risolvere problemi della vita di tutti i giorni. Gli UAV hanno raggiunto un'importante rilevanza in diversi settori e sono stati studiati per svariati scopi, quali l'ambito militare, la sorveglianza, la ricerca all'interno ed all'esterno di infrastrutture, l'acquisizioni di immagini aeree. Molti di questi studi richiedono una pianificazione di un percorso.
Un grande problema nei veivoli dotati di guida autonoma è quella di completare la missione senza urtare ostacoli , soprattutto quando questi ultimi sono oggetti dotati di mobilità. Per poter evitare intralci, un veicolo autonomo deve saper pianificare una traiettoria alternativa tale da permettergli di compiere la sua missione in un tempo conforme.
Il lavoro descritto in questa tesi è un approccio che mira a risolvere il suddetto problema, facendo in modo che un drone quadrirotore aereo pianifichi le migliori traiettorie locali per raggiungere in modo sicuro ed agevole l'obiettivo all'interno di una scena ad ostacoli.
Il metodo di planning usato in questa ricerca si basa su un algoritmo di pianificazione locale chiamato Dynamic Window Approach (DWA), che include diversi parametri da cui dipendono: la scorrevolezza del percorso, la velocità con la quale il drone completa la missione, e la distanza rispetto ad eventuali ostacoli.
Sebbene l'algoritmo sia stato pensato per veicoli dotati di ruote, come le automobili, con traiettorie pianificate su un piano bidimensionale, in questa tesi se ne valuta la possibile estensione ad una pianificazione tridimensionale per consentirne l'utilizzo per UAV. A tal fine, il funzionamento di DWA è stato esteso alla terza dimensione, facendo in modo che un ostacolo possa essere evitato in qualunque direzione possibile.
Inoltre, sono stati condotti diversi test e simulazioni per verificare la robustezza e l’efficienza dell’algoritmo, ottenendo risultati promettenti in diverse tipologie di ambiente. 3D.
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Abstract
In recent years, research concerning the missions planning for self-driving aircraft, also known as “Unmanned Aerial Vehicle (UAV)”, is constantly expanding, in order to provide solutions that can solve everyday problems. UAVs have achieved a high level of relevance in different sectors and have been studied for various purposes, such as the military field, surveillance, research inside and outside infrastructures, acquisition of aerial images. Many of these studies require path planning.
A big problem in self-driving aircraft is to complete the mission without hitting obstacles, especially when the latter are objects with mobility. In order to avoid obstacles, an autonomous vehicle must know how to plan an alternative trajectory that allows it to carry out its mission in a compliant time.
The work described in this thesis is an approach that aims to solve the aforementioned problem, making sure that an aerial quadcopter drone plans the best local trajectories to reach the target safely and easily within an obstacle scene.
The planning method used in this research is based on a local planning algorithm called Dynamic Window Approach (DWA), which includes several parameters on which they depend: the smoothness of the path, the speed with which the drone completes the mission, and the distance from any obstacles.
Although the algorithm was designed for vehicles equipped with wheels, such as cars, with trajectories planned on a two-dimensional plane, in this thesis the possible extension to three-dimensional planning is evaluated to allow its use for UAVs. To this end, DWA's operation has been extended to the third dimension, making sure that an obstacle can be avoided in any direction possible.
In addition, various tests and simulations were conducted to verify the robustness and efficiency of the algorithm, obtaining promising results in different types of 3D environments.
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