UAV navigation in GNSS-denied environments

Abstract

A robótica aérea é um campo em rápido crescimento da robótica, e está a aumentar rapidamente em termos de popularidade. A habilidade em mover-se no espaço 3-D traz novos desafios de investigação em comparação com os robôs móveis com rodas. O Veículo Aéreo Não Tripulado UAV está a ser utilizado para uma vasta gama de aplicações em ambientes interiores e exteriores. No entanto, os ambientes interiores e muitas partes de espaços urbanos fechados permanecem sem acesso a sistemas de localização por satélite (GNSS). Na ausência destes sinais ou de fontes externas de informação, a navegação de um UAV é um desafio, levando à necessidade do drone ser auto-suficiente, ou seja, com todo o processamento feito a bordo. Desenvolver um drone com a capacidade de navegar de forma autónoma neste tipo de ambiente entre pontos seleccionados de forma segura e fiável, evitando obstáculos na sua rota, e sem qualquer conhecimento prévio do ambiente, traz ainda mais desafios. Esta dissertação tenta dar um passo em frente em direcção a este desafio, apresentando um sistema que permite a um UAV ter a capacidade de explorar autonomamente em ambientes desconhecidos, sem GNSS e com múltiplos obstáculos. A solução proposta integra uma abordagem em tempo real de mapeamento e de estimação da pose, incorporando uma Transformada de Hough 3-D para detectar o plano do chão. No que diz respeito ao conhecimento na área até ao momento, esta dissertação apresenta o primeiro trabalho a desenvolver uma Transformada de Hough 3-D para detectar o plano do chão com UAVs. O sistema desenvolvido tem também um módulo de alto nível capaz de decidir para onde o drone se deve deslocar com base em certos critérios e capaz de evitar obstáculos que possam estar no caminho para esse destino. A abordagem proposta apresentada nesta dissertação foi testada e validada com testes experimentais em simulações e demonstrada em experiências de campo.

Aerial robotics is a fast-growing field of robotics, and it is rapidly increasing in popularity. The ability for moving in 3-D space brings new research challenges compared with wheeled mobile robots. UAV is being used for a wide range of indoor and outdoor applications. However, indoor environments and many parts of closed urban spaces remain without access to GNSS signals. In the lack of these signals or external sources of information, the navigation of a UAV is challenging, leading to the necessity for the drone to be self-sufficient without off-board processing. Developing a drone with the ability to autonomously navigate in this type of environment between selected destinations safely and reliably while avoiding obstacles in its route, and with no prior knowledge of the environment, brings even more challenges. This dissertation attempts to take a step ahead towards this challenge, presenting a system allowing a UAV the capability to explore autonomously in GNSS denied and unknown environments with multiple obstacles. The proposed solution integrates a real-time pose estimation and mapping approach, incorporating a 3-D Hough Transform to detect the ground floor plane. As far as concerned, this dissertation presents the first work to develop a 3-D Hough Transform to detect the ground floor plane with UAVs. The developed system also has a high-level module capable of deciding the next destination based on certain criteria and of avoiding obstacles that might be on the way to that target location. The proposed approach presented in this dissertation was tested and validated with experimental tests in simulation and demonstrated with field experiments.