Searching and tracking people with cooperative mobile robots

The final publication is available at link.springer.comSocial robots should be able to search and track people in order to help them. In this paper we present two different techniques for coordinated multi-robot teams for searching and tracking people. A probability map (belief) of a target person location is maintained, and to initialize and update it, two methods were implemented and tested: one based on a reinforcement learning algorithm and the other based on a particle filter. The person is tracked if visible, otherwise an exploration is done by making a balance, for each candidate location, between the belief, the distance, and whether close locations are explored by other robots of the team. The validation of the approach was accomplished throughout an extensive set of simulations using up to five agents and a large amount of dynamic obstacles; furthermore, over three hours of real-life experiments with two robots searching and tracking were recorded and analysed.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Autonomous Drone Network: Non-Intrusive Control and Indoor Formation Positioning

The Teal Group estimated worldwide drone expenditure in 2013 to be $5.2 billion. Since then, worldwide drone expenditure has risen considerably, with the International Data Corporation (IDC) forecasting worldwide spending on drones to total$12.3 billion in 2019, with a compound annual growth rate (CAGR) forecast of 30.6% to 2022. As of 2019, Goldman Sachs report military applications account for 70% of the total spend with consumer applications accounting for 17%, and commercial/civil applications accounting for the remaining 13% where the latter are showing the fastest growth. Applications in construction, agriculture, offshore oil and gas, policing, journalism, border protection, mining and cinematography are predicted to see the greatest drone investment. As the demands increase, and particularly for applications that are time critical or that span large geographical areas, the single drone solution may be inadequate due to its limited energy and payload. A multiple drone solution, where the drones are networked and the drone’s position is established by GPS (global positioning system), is able to complete demanding applications more efficiently. In such systems however, the accuracy of GPS can be substantially compromised when deployed near tall buildings, trees, or bridges or if deployed indoors or underground. In this research, a drone position determination (DPD) algorithm, is proposed to overcome the shortcomings of GPS when satellite signals are compromised. An ad-hoc Wi-Fi network of autonomous quadcopter drones is constructed, as a platform to demonstrate the algorithm performance. To complement the DPD algorithm calculation, a method to estimate the distance flown, and also estimate the complete flightpath of a drone by considering the interaction of the angular velocities of a quadcopter’s four rotors (AVQR), is presented. The flight plan to examine the AVQR algorithm yields results enabling the distance flown to be calculated to an accuracy of 95%

Razvoj metode za procjenu robusnosti i sposobnosti djelovanja sustava autonomnih agenata

Uporaba sustava autonomnih agenata uključuje brojne primjene u širokom spektru aktivnosti u kojima se nastoji izbjeći prisustvo ljudi. Pri tom je sustav cjelina složena od elemenata međusobno vezanih relacijama, koji ima određenu funkciju u okolini s kojom povezano mijenja iznose atributa. Element sustava je funkcionalno nedjeljiva cjelina. Kao takav može se sastojati od jednog ili više objekata opisanih unutarnjim relacijama. Pojedini element sustava karakteriziraju mjerljiva svojstva iskazana atributima. Relacija među elementima je kauzalnošću povezana promjena atributa. Ona se očituje tokom mase, energije i/ili informacije. Funkcija sustava je karakterističan/izdvojen način djelovanja sustava u okolini. Okolina je cjelina u fizičkom ili drugačije definiranom prostoru. Dijelovi okoline nisu uključeni u dijelove sustava. Atribut je mjerljivo svojstvo elementa sustava ili okoline. Može biti promjenjivo ili nepromjenjivo. Autonomni agenti su objekti koji samostalno i bez ljudske intervencije izvršavaju postavljeni zadatak uz određene moguće modifikacije i izvještavaju o tijeku djelovanja. Primjeri autonomnih agenata su atomi, molekule, zupčanici, spojnice, ljudi, životinje, virusi, kemijski elementi, strojevi, vozila, letjelice objekti, elektroni, protoni, neutroni, neuroni, trombociti, leukociti, krv, ljudski ili životinjski organi i drugo. U djelatnosti koje autonomni agenti obavljaju ulaze aktivnosti koje se smatra opasnim po ljude, iscrpljujućim ili dosadnim. Primjeri primjene autonomnih agenata su transport robe i ljudi između više lokacija, beskontaktna i nerazorna pretraga područja, praćenje prirodnih pojava, podvodna istraživanja, kontrola prometa, implementacija komunikacijskih mreža u nepovoljnim okruženjima i drugo. Težište ovog rada postavljeno je na prijenos tereta sustavom bespilotnih letjelica. Analiza problema provedena je na sustavu dvije identične letjelice koje prenose ovješeni teret. Za tako postavljeni sustav numeričkim simulacijama analizirane su nekoliko kvalitativno različite mogućnosti izvedbi sustava. Ovim radom prikazana su tri karakteristična slučaja prijenosa tereta. Prvi slučaj je prijenos relativno teškog tereta laganim letjelicama. Drugi slučaj je prijenos tereta mase usporedive s masom letjelica. Treći slučaj je prijenos relativno laganog tereta letjelicama identičnih masa. Svi navedeni slučajevi promatrani su za različite operativne režime rada sustava, odnosno za različite režime leta. Osim utjecaja mase tereta na sustav analizirano je i kako načini upravljanja djeluju na mogućnost izvršenja postavljenog zadatka, odnosno na sposobnost sustava za prijenos tereta. Sustav je analiziran u nekarakteriziranoj okolini. Sukladno tome analizirani su utjecaju okoline na djelovanje sustava, odnosno analizirana je robusnost sustava uslijed pojave neočekivanih događaja uzrokovanih promjenama okoline