Bewegungsplanung

Nichtlineare Modell Prädiktive Regelung (NMPC) ist eine moderne Regelungsmethode, die in der Lage ist, Beschränkungen des Ein- und Ausgangs bzw. der Zustände explizit in Form eines beschränkten Optimierungsproblems mit beschränktem Zeithorizont zu berücksichtigen.

NMPC Bahnplanung mit Hindernisvermeidung

Nichtlineare Modell Prädiktive Regelung (NMPC) ist eine moderne Regelungsmethode, die in der Lage ist, Beschränkungen des Ein- und Ausgangs bzw. der Zustände explizit in Form eines beschränkten Optimierungsproblems mit beschränktem Zeithorizont zu berücksichtigen. Aus diesem Grund können Hindernisse (Beschränkungen für die Position eines Fahrzeugs) effizient in ein Bahnoptimierungsproblem aufgenommen werden. Außerdem ist es möglich, weitere Beschränkungen wie z.B. Geschwindigkeits- oder Lagebeschränkungen gleichzeitig dazu zu berücksichtigen. Das Video auf der linken Seite zeigt einen simulierten Flug eines Oktokopters in einem Teil des Grand Canyons. Der Kopter hat das Ziel, einen bestimmten Wegpunkt anzufliegen, ohne dabei mit dem durchaus herausforderndem Terrain zu kollidieren.

Der zugrundeliegende Bahnplanungsalgorithmus wurde außerdem auf einem am Institut entwickeltem Bordrechner implementier und auf einem institutseigenen Oktokopter im Flug demonstriert. Zur Demonstration der funktionierenden Hindernisvermeidung wurde ein virtuelles Hindernis verwendet. Der vollständige Flug, inklusive Start und Landung, konnte ohne Eingriff des Sicherheitspiloten durchgeführt werden. Das unten dargestellte Video gibt ein paar Impressionen des im freien durchgeführten Flugversuchs wieder.

  •  Seiferth, Christoph, Alexander Joos, Michael Frangenberg und Walter Fichter. “Predictive Motion Planning with Pipelined Feature-Based Obstacle Avoidance,” Journal of Guidance, Control and Dynamics, vol. 39, no. 4, pp. 970–978, 2015.
  • A. Joos, C. Seiferth, L. Schmitt, and W. Fichter, “Parameters for Nonlinear Model Predictive Control in UAV Path Planning Applications,” AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics, accepted for publication, 2016.

Automatischer Anflug und Landung mittels „Visual Servoing“

Die Fähigkeit einer automatischen Landung ist ein wichtiger Bestandteil des Leistungsumfanges eines modernen, kleinen, automatischen Luftfahrzeugs (MAV), um es sinnvoll auch von ungeübten Piloten einsetzen zu können. Die hier gezeigte Methode benutzt dazu ein kleines MAV, das mit Inertialsensorik, Drucksensor und Kamera ausgerüstet ist. Zusätzlich müssen zur Erkennung drei visuelle Marker an der Landestelle ausgebracht werden, wobei derzeitige Windverhältnisse und Hindernisse im Anflug berücksichtigt werden müssen. Mittels Kamera können dieses drei Marker dann erkannt werden, sodass ein automatischer Anflug und eine anschließende automatische Landung möglich werden. Das Video zeigt einen solchen Anflug mit anschließender automatischer Landung.

  • Trittler, M., Rothermel, T., Fichter, W.: Visual Servoing Based Landing Approach Controller for Fixed-Wing MAVs, 19th IFAC Symposium on Automatic Control in Aerospace, Sept. 2-6, 2013, Würzburg, Germany.
Marker Setup for vision aided automatic Landing (c)
Marker Setup for vision aided automatic Landing

Automatische Landeplatzdetektion

Beim automatischen Flug in eine unbekannte Umgebung wie z.B. bei der Landung einer unbemannten Sonde auf einem fremden Planeten ist die Fähigkeit automatisch einen geeigneten Landeplatz zu identifizieren u.U. entscheidend für den Missionserfolg. Zu diesem Zweck wurde ein Algorithmus entwickelt, der auf Basis einer 2,5-D Höhenkarte (digital elevation map = DEM) die Neigung und Rauhheit des Terrains beurteilen kann. Ist ein in der Karte enthaltener Teil flach und eben genug und von der Größe ausreichend, wird dieser als landbar markiert. Der Flächenschwerpunkt der größten zusammenhängenden Fläche wird dann als Landeplatz ausgewählt. Das Bild zeigt einerseits die Höhenkarte und die aus dem Algorithmus resultierende Klassifizierung des Geländes. Blau markierte Flächen sind als landbar eingestuft.

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