Autonome Navigation für die Objekterfassung mit Multikoptern

• Antragsteller: Professor Dr. Sven Behnke
• Fachliche Zuordnung: Geodäsie, Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformatik, Kartographie
• Förderung: Förderung von 2011 bis 2019
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 166047863

Gegenstand des Projektes ist die Entwicklung von neuen Verfahren zur autonomen Navigation von Multikoptern in Vorstadtumgebungen. Aufbauend auf den Ergebnissen der ersten Projektphase werden in der zweiten Phase erweiterte Fähigkeiten des Kopters realisiert. Durch Verlagerung von allozentrischer Kartierung auf den Bordrechner des Kopters können hier auch allozentrische Navigationspfade geplant werden. Durch Detektion von Objekten (in P2) kann relativ zu diesen lokal navigiert werden. Durch die Wahrnehmung dynamischer Hindernisse (in P2) können diese in der Planung berücksichtigt werden. Start und Landung sollen automatisiert werden. Navigationsziele werden auf verschiedenen Zeitskalen verfolgt. Aufgabe der langsamen Missionsplanung ist die Erstellung einer Flugmission auf Basis der Vorgaben des Nutzers. Ergebnis der Missionsplanung ist eine Folge von Posen, an denen der Hauptsensor, eine hochaufgelöste Kamera, Bilder aufnehmen soll. Bei der Abarbeitung dieser Posenfolge werden auf einer mittleren Zeitebene 3D-Pfade von der aktuellen Pose des Kopters (aus P1) zur nächsten Beobachtungspose geplant. Dabei sollen mehrere Kriterien gleichzeitig optimiert werden: die Vermeidung von Hindernissen, die Aufrechterhaltung der Kommunikation, die Aufrechterhaltung der Lokalisierung, die Windverhältnisse, die Flugzeit und die Kontrollkosten. Basierend auf der in P2 erzeugten egozentrischen Hinderniskarte erfolgt mit hoher Rate eine lokale 3D Flugplanung und Hindernisvermeidung. So ist eine schnelle Reaktion auf externe Einflüsse, vor allem auf Wind und auf in unmittelbarer Nähe des Kopters detektierte Hindernisse, möglich. Um die Planung mit hoher Rate mit den begrenzten Ressourcen des Bordrechners durchführen zu können, sollen Multiresolutionsverfahren weiter entwickelt werden. Zusätzlich zur räumlichen Diskretisierung soll lokale Multiresolution auch in der Zeit-Dimension für die Planung mit bewegten Hindernissen eingesetzt werden. Für die relative Navigation unter Berücksichtigung der Dynamik des Kopters soll Fast Model Predictive Control durch Multiresolution beschleunigt werden. Ein weiteres Ziel ist die Robustheit der Navigation gegen den Ausfall von Teilsystemen. Dies kann der Ausfall von Sensorsystemen, der Kommunikation oder von Motoren sein. Für alle diese Fälle sollen geeignete Verhaltensweisen entwickelt werden, um den Ausfall zu beheben (z.B. Fliegen in Gebiet mit Sichtverbindung zu Basisstation oder GNSS-Satelliten) oder zumindest eine sichere Landung zu ermöglichen. Schließlich sollen im Projekt Navigationsstrategien von menschlichen Experten gelernt und auf neue Situationen übertragen werden. Dies soll durch das Lernen von Kostenfunktionen für die Navigation durch Verfahren des inversen Reinforcement-Lernens erfolgen.

• DFG-Verfahren: Forschungsgruppen
• Teilprojekt zu: FOR 1505: Mapping on Demand
• Mitverantwortlich: Professor Dr.-Ing. Heiner Kuhlmann