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Alex Messner: Bordautonome Flugwegplanung unbemannter Luftfahrzeuge zur Verfolgung von Objekten am Boden

TCS Oberseminar, 10.12.2010, 14:15
Wann 14:15 15:45 10.12.2010
von bis
Wo L109
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Alex Messner (Diplomarbeit): Bordautonome Flugwegplanung unbemannter Luftfahrzeuge zur Verfolgung von Objekten am Boden

Zusammenfassung:

Die operationelle Effektivität unbemannter luftgestützter Aufklärungsplattformen (UAVs) hängt im hohen Maße von der Autonomie des Fluggeräts ab. In dieser Arbeit wird eine neuartige Funktionalität zur Steigerung der Autonomie zukünftiger Flugführungssysteme vorgestellt. Der im Rahmen des Forschungsprojekts "Payload-based Platform Control" entwickelte Algorithmus ermöglicht es, stationäre sowie mobile Bodenziele (Targets) autonom zu verfolgen.

Ein Sensor liefert die notwendigen Positionskoordinaten des Targets, auf deren Basis die Flugbahnmuster berechnet werden. Diese ereignisdiskrete Flugwegplanung berechnet Wegpunkte, um ein Bodenziel von allen Seiten observieren zu können. Dabei sind verschiedene Flugwegplanungsstrategien sowie Flugmuster denkbar, die in dieser Arbeit evaluiert wurden.

Der Algorithmus wurde in einem ersten Schritt in Matlab Simulink modelliert. Um das Verhalten des Algorithmus in verschiedenen Konfigurationen testen und evaluieren zu können, war es notwendig eine Simulationsumgebung aufzubauen, die das realistische flugdynamische Verhalten eines UAVs nachbilden kann.

Aufbauend auf der Simulationsumgebung wurden verschiedene Optimierungen des Algorithmus umgesetzt und getestet. Die Simulationen sollen es ermöglichen einerseits das Konzept bzgl. verschiedener Kriterien zu bewerten und andererseits Vor- und Nachteile einzelner Optimierungen aufzuzeigen.

Die Arbeit soll einen Überblick über das PBPC-Konzept geben, verschiedene Optimierungsansätze aufzeigen und Potenzial sowie Grenzen des Konzeptes ausloten.

Abstract:

The operational effectivity of unmanned reconnaissance and surveillance platforms depends strongly on the vehicle's degree of autonomy. In this work, a new functionality is introduced to increase the autonomy of future flight guidance systems. Within the research project, "`Payload-based Platform Control"' (PBPC), an algorithm was developed which allows autonomous observing of both stationary and mobile targets.

The target is tracked by a sensor, which provides necessary geographic coordinates for calculating a flight pattern. This event-discrete flight path-planning enables it to keep the target under surveillance. In addition to flight path-planning strategies, different flight patterns, that have been evaluated in this work, are possible.

As a first step, the algorithm was modeled in Matlab Simulink. Being able to test and evaluate the behavior of the algorithm in different situations, it was necessary to build a simulation environment to simulate the realistic flight-dynamic of an UAV.

Using the simulation environment, different optimizations of the algorithm were analyzed and tested. The simulations should value the draft with regard to different criteria, and indicate advantages and disadvantages of each optimization.

The thesis gives an overview of PBPC algorithm, shows different optimization approaches and analyzes the potentials and limitations of the draft.

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