Dissertação
{pt_PT=UAV 4D Path Planning using Rapidly-exploring Random Trees} {} EVALUATED
{pt=Desenvolvimentos na indústria aeronáutica têm levado a um aumento do tráfego aéreo, requerendo que todas as operações sejam mais flexíveis e eficientes sem desprezar as normas de segurança. Simultaneamente, a quantidade e variedade de dados em tempo real disponíveis para os sistemas de transporte aéreo e suas tripulações também têm aumentado. Esta situação convida a maiores níveis de automação, nos quais intervenientes humanos se focam em papéis de supervisão. Por esta razão, um sistema de piloto automático inteligente (SAFCS) está a ser desenvolvido para planear, executar e monitorizar continuamente todas as missões aéreas nas quais está envolvido. Comunicações digitais são utilizadas para interagir com outros agentes e algoritmos de planeamento de caminho são aplicados para encontrar as melhores trajetórias para cada cenário. As árvores aleatórias de exploração rápida (RRT) são um dos vários algoritmos de planeamento de caminho existentes, inicialmente introduzidas para lidar com sistemas não holonómicos com alta dimensionalidade. Estas características levaram às mais diversas aplicações e ao desenvolvimento contínuo das RRTs ao longo dos últimos anos, incluindo extensões para incluir caraterísticas dinâmicas, “anytime” e “online”. Esta dissertação integra a família de algoritmos de planeamento RRT no projeto SAFCS, discutindo os seus benefícios e selecionando os algoritmos que melhor se enquadram no pretendido. Em alguns casos, são propostas melhorias para certos algoritmos de forma a resolver problemas específicos. Por fim, a implementação é avaliada e os resultados obtidos são apresentados., en=Developments in the aviation industry have led to an increase in air traffic, requiring all operations to be more flexible and efficient without disregarding safety standards. Simultaneously, the amount and variety of real-time data available to air transport systems and their crews are also increasing. This situation calls for higher levels of automation where humans in the loop focus on their supervising role. For this reason, a Smart Auto-Flight Control System (SAFCS) is being developed to continuously plan, execute and monitor airborne missions in which it is involved. It uses digital communications to interact with other agents and applies path planning algorithms to find the best trajectories for each scenario. The Rapidly-exploring Random Tree (RRT) is one of such path planning algorithms, first introduced as being capable of dealing with high-dimensional, nonholonomic systems with kinodynamic constrains. Such characteristics have led to widespread applications and the continuous development of RRTs over the past years including extensions of these algorithms to satisfy anytime, dynamic and online requirements. This dissertation integrates the RRT planning family into the SAFCS project, discussing its benefits and selecting the algorithms that better fit the requirements. In certain cases, enhancements to existing algorithms are proposed to solve specific problems. Finally, the implementation is evaluated and results are presented.}
novembro 27, 2018, 14:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
