Record #526825

DFG project G:(GEPRIS)245764381

VMAV Kooperative Micro Aerial Vehicles mit onboard visueller Sensorik

Coordinator	Professor Dr. Richard Bamler
Grant period	2014 - 2019
Funding body	Deutsche Forschungsgemeinschaft
	DFG
Identifier	G:(GEPRIS)245764381

Note: Ziel des Projektes ist es, die Fähigkeiten von kameragesteuerten Mikroflugrobotern (Micro Aerial Vehicles MAVs) in den Bereichen Flugverhalten, Autonomie, kooperativer Betrieb, kognitive Fähigkeiten zu erweitern und zusätzlich die Größe von MAVs zu verringern. Fortschritte in diesen Bereichen würden neue Anwendungsgebiete ermöglichen und den Weg zu weiterer Forschung in der mobilen Robotik ebnen. Das vorgeschlagene Forschungsprojekt gliedert sich dabei in drei Hauptarbeitspakete wie folgt:1. Visuelle-Inertiale Posititionsbestimmung und Lokalisierung von MAVs mittels Multi-Kamerasystemen2. Bildverarbeitungsalgorithmen auf eingebetteten Prozessoren für den dynamischen Flug von kleinen MAVs3. Methoden zur kooperativen visuellen Lokalisierung und semantischer UmgebungskartierungArbeitspaket 1 untersucht die Tauglichkeit von Multi-Kamerasystemen für die Positionsbestimmung und Lokalisierung mit 6 Freiheitsgraden von MAVs, die dynamische Manöver durchführen. Diese Untersuchung beinhaltet die Entwicklung von visuell-inertialen Positionsbestimmungsalgorithmen unter Ausnutzung der speziellen Geometrie eines Multi-Kamerasystems.Arbeitspaket 2 untersucht die Entwicklung von Bildverarbeitungsalgorithmen für eingebettete Prozessoren zur Ermöglichung von dynamischer Kontrolle und dynamischem Flugverhalten von MAVs und zusätzlich die Möglichkeit einer weiteren Miniaturisierung von MAVs. Um dieses Ziel zu erreichen, werden bestimmte Komponenten des visuellen Flugkontrollsystems auf spezialisierte eingebettete Prozessoren ausgelagert, um die für dynamischen Flug notwendigen hohen Berechnungsraten zu erzielen.Arbeitspaket 3 wird den kooperativen Betrieb von MAVs untersuchen, speziell in den Bereichen kooperative visuelle Lokalisierung, Kartierung und kognitive Szeneninterpretation. MAVs im kooperativen Betrieb sollen die Fähigkeiten haben, das individuelle Wissen um die Umgebung mit anderen MAVs zu teilen und auch das Wissen anderer MAVs einzubinden, mit dem Effekt den Kartierungsprozess und die Selbstlokalisierung zu verbessern. Wichtiger Teil dieses Forschungspaketes ist die kognitive Szeneninterpretation. Die MAVs sollen Objekterkennungsalgorithmen und Klassifikationsalgorithmen verwenden, um eine semantische Beschreibung der Umgebung zu generieren und diese mit der reinen 3D Information der Kartierung zu verknüpfen. Diese zusätzliche Information soll den weiteren Kartierungsverlauf und den weiteren Lokalisierungsprozess verbessern.Das vorgeschlagene Projekt bündelt die Kompetenzen der drei beteiligten Partner, ETHZ, TUM und TUG. Alle drei Partner haben bereits langjährige Erfahrung mit kameragesteuerten MAVs durch unterschiedlichste Projekte und haben einen beachtlichen Forschungsbeitrag im Bereich von MAVs erbracht. Dieses gemeinsame Projekt stellt sicher, dass die Expertise aller Partner in diesem Bereich erfolgversprechend kombiniert wird.

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Record created 2023-02-02, last modified 2024-09-27

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