Dissertação

{pt_PT=Real-Time Trajectory Planning for UAVs in Environments with Moving Obstacles} {} EVALUATED

{pt=Neste trabalho é apresentado um algoritmo de planeamento de trajectória em tempo real. O algo- ritmo desenvolvido é capaz de gerar rapidamente trajectórias que evitam obstáculos inesperados, tanto estáticos como em movimento, em tempo real. Este algoritmo tem a capacidade de gerar trajectórias óptimas em termos de custos operacionais, que são dados por uma combinação do tempo de trajectória com uma estimação da energia consumida. O algoritmo foi integrado com um sistema de TCAS simplificado, mostrando a capacidade de um algoritmo de planeamento autónomo utilizar um sistema inicialmente projectado para aeronaves com pilotos humanos. A solução é baseada numa Rapidly-exploring Random Tree (RRT) modificada e num optimizador de trajectória. A RRT modificada permite gerar trajectórias que respeitam um raio mı́nimo de curvatura. Foi ainda desenvolvido um processo que permite diminuir de forma rápida o comprimento das trajectórias geradas pela RRT. O optimizador de trajectória foi desenhado de forma a utilizar um número reduzido de variáveis de decisão. As trajectórias geradas por este algoritmo são formadas por uma sequência de splines de segunda ordem. Múltiplas simulações utilizando uma dinâmica aproximada foram realizadas de forma a avaliar as capacidades do algoritmo em tempo real. Foram também executadas simulações no simulador Gazebo de forma a validar a capacidade de um multi-rotor real seguir trajectórias agressivas geradas pelos algoritmos., en=In the present work, a real-time trajectory planning algorithm for multi-rotor is developed. The algorithm is capable of avoiding both static and moving unexpected obstacles, in real-time. The trajectory-planner is capable of generating optimal trajectories regarding operational costs, which are given by a combination of the estimated energy consumption and total trajectory time. The algorithm was integrated with a simplified TCAS system, showing the capability of the autonomous path planner to make use of a system originally created for manned aircraft. The solution is based on a modified Rapidly-exploring Random Tree (RRT) algorithm and a trajectory optimization algorithm. The modified RRT algorithm allows to compute trajectories respecting a minimum curvature radius. An enhancement process was developed to quickly improve the length of the trajectory generated by the RRT. The trajectory optimization algorithm was developed aiming for using a small number of design variables, to improve real-time performance. The trajectory is defined by a series of 2nd-degree splines. Multiple basic simulations were performed to evaluate the real-time capabilities of the algorithms. A simulation in the physics engine Gazebo was also analysed to validate the capability of a realistic multi-rotor to follow aggressive trajectories generated by these algorithms.}
{pt=planeamento online, planeamento de trajectória, RRT, optimização de trajectória, TCAS, multi-rotor, en=online planning, trajectory planning, RRT, trajectory-optimization, TCAS, multi-rotor}

Abril 24, 2020, 16:0

Orientação

ORIENTADOR

Rodrigo Martins de Matos Ventura

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Afzal Suleman

Departamento de Engenharia Mecânica (DEM)

Professor Catedrático