Musterbasierte optische Positionsschätzung zur Regelung eines micro-UAV: ein simulationsbasierter Ansatz

摘要

Unbemannte Luftfahrzeuge (engl. UAV Unmanned Aerial Vehicle) besetzen heute schon einen wichtigen und zunehmenden Bereich der wissenschaftlichen Forschung. Dabei ist die Autonomisierung eines der aktuellsten Forschungsthemen auf dem Gebiet der Robotik. Elementare Aufgabe ist die Positions- und Orientierungsschätzung des unbemannten Systems. Einen speziellen Anwendungsbereich stellt die automatische Positionshaltung solcher Systeme dar. Ein üblicher Ansatz hierzu basiert auf der Nutzung von GPS (Global Positioning System), wobei jedoch die Verfügbarkeit nicht immer gegeben ist. In diesem Beitrag wird ein Verfahren vorgestellt, mit dem die 6 Freiheitsgrade eines VTOL (Vertical Take-Off and Landing)-UAV auf Basis einer Monokular-Kamera und einer IMU (Inertial-Measurement-Unit) vollständig beschrieben werden. Dabei erfolgt die Bestimmung der Kameraeigenbewegung (Egomotion) durch eine Bildmustererkennung. Zur Filterung und Stabilisierung der Egomotion-Ergebnisse wird eine Sensorfusion mit den IMU-Daten umgesetzt. Auf Basis dieser Bewegungsdaten folgt eine rückgekoppelte 3D-Positions- und Orientierungsregelung (Closed-Loop Control). Es wird gezeigt, wie hiermit eine genaue Positionshaltung des Systems auch in GPS-gestörten Bereichen ermöglicht wird. Der besondere Ansatz liegt im Entwurf und der Umsetzung der Algorithmen. Diese werden ausschließlich innerhalb einer Simulationsumgebung entwickelt, in welcher das reale UAV, die Sensoren und die Umgebungsbedingungen vollständig in einer virtuellen Realität abgebildet sind. Durch diese Methode stehen zu jeder Zeit Referenzdaten (Ground-Truth) zur Analyse und Verfeinerung der Algorithmen von Positionsund Orientierungsschätzung zur Verfügung. Erst nach dieser simulationsbasierten Verifikation werden die Ergebnisse „Software in the Loop" auf das reale UAV, einen Hexakopter, portiert.%Actually Unmanned Aerial Vehicles belong to an important and expanding area of scientific research. In the field of robotics, the autonomy is one of the ongoing research topics. One elementary task is to estimate the position and orientation of the unmanned system. A particular application, the automatic position hold of such systems, is commonly approached based on the use of GPS (Global Positioning System). In this report, a method is presented, by which the 6 degrees of freedom of a VTOL (Vertical Take-Off and Landing) UAV are fully described based on a monocular camera and an IMU (Inertial Measurement Unit). Thereby, determining the egomotion is performed by image pattern recognition. For filtering and stabilization the egomotion results are combined with the IMU data. Based on these sensor fusion results a closed-loop control of the UAV follows. It will be shown that a precise positioning of the UAV can be guaranteed, also in GPS disturbed areas. The innovation lies in the design and implementation of the algorithms. These are exclusively developed within a virtual reality environment in which the real UAV, the sensors and the ambient conditions are modeled. In consequence of this Simulation, at any time reference data (ground truth) to analyze and refine the algorithms of position and attitude estimate are available. Thereby all the algorithms would be developed and analyzed "software in the loop" inside the simulation environment. After this phase the software would be ported to the real platform, a Hexacopter.