Om drones écht autonoom te kunnen laten vliegen, is autonome drone-navigatie het meest cruciale onderdeel. Het vermogen om te navigeren in complexe gestructureerde en ongestructureerde omgevingen is een actief onderzoeksgebied in een aantal onderzoeksdomeinen zoals robotica, transport, etc. De term ‘autonome navigatie’ omvat de ontwikkeling van technologie en algoritmen die het mogelijk maken om drones zichzelf te laten aansturen in een onbekende omgeving, en om terwijl op een efficiënte en veilige manier om te gaan met obstakels.
Padplanning voor 2D-toepassingen (denk aan uw robot-stofzuiger) is al lang een doorlopend onderzoeksgebied. Padplanning voor drones is vrij gelijkaardig maar dan met een extra dimensie, waardoor het concept nog wat ingewikkelder wordt. Er zijn een aantal cruciale uitdagingen die moeten worden overwonnen. Een van die uitdagingen is het genereren van soepele trajecten die drones kunnen volgen, waarbij rekening moet worden gehouden met de fysieke grenzen van drones.
Een andere uitdaging is die van besluitvorming in onbekende omgevingen met een beperkte sensorset, waar de drone de onontgonnen omgeving kan meenemen in het besluitvormingsproces. Naast algoritmische uitdagingen zijn ook ontwikkelingen in hardwaretechnologie, met name sensoren zoals lidar, radar, camera, etc. essentieel om deze doelstellingen op een kostenefficiënte en praktische manier te realiseren.
Padplanning voor autonome drone-navigatie bestaat voornamelijk uit twee hoofdonderdelen: een traject volgen en obstakels vermijden. Trajecttracking houdt zich bezig met het creëren van soepele trajecten die de drone kan volgen. De huidige implementaties in de industrie zijn nog steeds beperkt tot statische optimalisatie en zoekalgoritmen, die qua functionaliteit vrij beperkt zijn. Het vermijden van obstakels bestaat uit het vermijden van botsingen en het on-the-fly genereren van alternatieve paden om statische en dynamische obstakels in de omgeving te vermijden.
Bron: https://www.dronezon.com/learn-about-drones-quadcopters/top-drones-with-obstacle-detection-collision-avoidance-sensors-explained/
Er worden hogere beperkingen gesteld aan de algoritmen als het gaat om menselijke interactie en veiligheid. Conventionele state-of-the-art technologieën maken gebruik van potentiële velden rond drones, die in staat zijn om de drone weg te leiden van obstakels. De taak om tijdens de vlucht soepele alternatieve trajecten te genereren, is echter nog steeds een zeer uitdagende taak. Oplossingen voor deze problemen vereisen slimmere algoritmen die op relatief eenvoudigere hardware kunnen worden uitgevoerd.
Machine learning is een handig hulpmiddel bij het oplossen van enkele van de uitdagingen met betrekking tot padplanning voor autonome drone-navigatie. Deze technieken zijn vooral geschikt voor de ontwikkeling van algoritmen met betrekking tot sensorfusie en signaalverwerking, waarbij het efficiënt combineren van verschillende sensoren om een samenhangend beeld te geven van de drone-omgeving rekenkundig duur kan zijn. Het onderzoek op dit gebied is zeer actief en vruchtbaar.
Bron: https://medium.com/datadriveninvestor/what-industries-should-adopt-drones-to-win-more-market-share-b89d989725f1
Om het volledige potentieel van autonome drones te realiseren, is het oplossen van problemen met autonome navigatie cruciaal. Met het huidige niveau van technologische ontwikkelingen in hardwaretechnologie, goedkopere en betaalbare sensoren en slimmere algoritmen, bevindt de industrie zich in een uitstekende positie om deze concepten te vertalen naar een functioneel product, dat het volgende tijdperk van transport zou kunnen gaan definiëren.
Auteur
ANURODH MISHRA
Anurodh is een associate research engineer bij Flanders Make met een specialisatie in besturing, navigatie en lokalisatie van dynamische systemen. Hij heeft ervaring met algoritmen voor machine learning (NN’s, reinforcement learning, etc.) en een achtergrond in voertuigdynamica en -optimalisatie, als onderdeel van zijn werkervaring bij het onderzoekscentrum van Tata Motors in Pune, India.
Contacteer EUKA/Flanders Make voor meer informatie
Updates en nieuwe artikels ontvangen in je mailbox? Schrijf je dan snel in voor onze nieuwsbrief!