Evaluating the applicability of autonomous lidar-based flying algorithms for flying with uncrewed aerial vehicles inside forests
Loading...
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
School of Electrical Engineering |
Master's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
2024-12-20
Department
Major/Subject
Control, Robotics and Autonomous Systems
Mcode
Degree programme
Master's Programme in Automation and Electrical Engineering
Language
en
Pages
116
Series
Abstract
Having the possibility to fly autonomously with uncrewed aerial vehicles (UAVs) inside forests would allow easier and faster data collection of forest interiors compared to traditional methods. Inside forests, the Global Navigation Satellite System (GNSS) is unreliable which necessitates the usage of, for example, lidars, to localize the UAV and sense obstacles in the path of the quadrotor. The aim of this thesis was to evaluate the applicability of different lidar-based path planners and simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithms for flying inside forests. Based on the literature review and offline SLAM localization accuracy experiment, Integrated Planning and Control framework (IPC) and Long-Term Association lidar-inertial Odometry and Mapping (LTA-OM) were selected as the path planning and SLAM algorithm of the system, respectively. The algorithms were tested both in a simulator and a real forest environment with custom-built hardware. The performance of the system and its applicability for flying inside forests were evaluated by the success rate of flight missions and average flight speed during those missions. Real-world experiments were conducted in forests with varying levels of difficulty. The system showed promising performance, especially in easy forests with a target flight speed of 1 m/s. However, in medium-difficulty and difficult forests, the success rates were lower: 10 out of 15 flights were successful in the medium-difficulty forest, and 6 out of 15 flights were successful in the difficult forest. In addition, the average fight speed lowered from 0.77 m/s in the easy forest to 0.68 m/s in the medium-difficulty forest to 0.44 m/s in the difficult forest. Compared to previous studies using vision-based algorithms, the system demonstrated some improvements. However, while it cannot, in its current state, be considered a viable replacement for a human collecting data with a handheld lidar, several improvements were identified that could significantly enhance its performance. Based on the experiments conducted in this thesis, a testing scheme for autonomous flying systems for flying inside forests was proposed.Autonomisilla miehittämättömillä ilma-aluksilla (UAV) lentäminen mahdollistaisi helpomman ja nopeamman datan keruun metsien sisältä verrattuna perinteisiin menetelmiin. Maailmanlaajuisen satelliittipaikannusjärjestelmän (GNSS) toiminta on epävarmaa metsien sisällä, minkä takia UAV:n paikantamiseen ja esteiden havaitsemineen on käytettävä esimerkiksi lidareita. Tämän diplomityön tavoitteena oli arvioida erilaisten lidarilla toimivien autonomisten lentoalgoritmien ja samanaikaisten paikantamis- ja kartoitus (SLAM) algoritmien soveltuvuutta metsien sisällä lentämiseen. Kirjallisuustutkimuksen ja erillisen SLAM algoritmien paikannustarkkuutta mittaavan kokeen perusteella IPC valittiin autonomiseksi lentoalgoritmiksi ja LTA-OM SLAM-algoritmiksi. Algoritmien toimintaa testattiin simulaattorissa, sekä oikean maailman kokeilla, jotka suoritettiin erikoisvalmisteisella laitteistolla. Järjestelmän suorituskykyä ja sen soveltuvuutta metsien sisäisiin lentoihin arvioitiin lentotehtävien onnistumisprosentilla, sekä lentojen keskinopeudella. Oikean maailma kokeet suoritettiin eri vaikeusasteisten metsien sisällä. Järjestelmän suorituskyky oli lupaava, erityisesti helpossa metsässä lentonopeudella 1 m/s. Kuitenkin keskivaikeassa ja vaikeassa metsässä onnistumisprosentti oli alhaisempi: 67% lennoista onnistui keskivaikeassa metsässä ja 40% lennoista onnistui vaikeassa metsässä. Lisäksi lentojen keskinopeus laski 0.77 m/s:sta helpossa metsässä 0.68 m/s:n keskivaikeassa metsässä aina 0.44 m/s:n asti vaikeassa metsässä. Järjestelmän suorituskyky oli parempi verrattuna visuaalipohjaisiin autonomisiin lennätysjärjestelmiin. Kuitenkin järjestelmä sen nykyisessä tilassaan ei ole pätevä korvike ihmiselle, joka kerää dataa käsikäyttöisellä lidarilla. Monia mahdollisia parannuksia oli tunnistettu, joiden toteuttaminen voisi parantaa järjestelmän suorituskykyä. Lisäksi tämän diplomityön kokeiden perusteella tehtiin ehdotus testaussuunnitelmasta autonomisille lentoalgoritmeille.Description
Supervisor
Kucner, TomaszThesis advisor
Honkavaara, EijaKarjalainen, Väinö
Keywords
UAV, quadrotor, lidar, autonomous flying, path planning, simultaneous localization and mapping