Autonomous Drones for Trail Navigation using DNNs

Στην παρούσα διπλωματική εργασία, προτείνεται ο σχεδιασμός και η υλοποίηση ενός πρότυπου drone που έχει τη δυνατότητα αυτόνομης πλοήγησης σε δασικό μονοπάτι χωρίς πρότερη γνώση του περιβάλλοντα χώρου. Χρησιμοποιεί σύστημα τεχνητής όρασης τριών επιπέδων: (i) ένα νευρωνικό δίκτυο βάθους (DNN) για εκτίμηση πλευρικής μετατόπισης και προσανατολισμού ως προς το κέντρο του μονοπατιού, (ii) ένα DNN για αναγνώριση αντικειμένων, και (iii) ένα σύστημα αποφυγής εμποδίων. Η σύνθεση του μικρού εναέριου σκάφους (MAV) έγινε από διαθέσιμα εξαρτήματα (hardware) του εργαστηρίου. Για τον αλγόριθμο ακολουθίας δασικών μονοπατιών, ως βάση νευρωνικού δικτύου χρησιμοποιήθηκε το TrailNet. Στη συνέχεια επανεκπαιδεύτηκε και εμπλουτίστηκε με σύνολο δεδομένων που δημιουργήθηκε από την δασική περιοχή της Πανεπιστημιούπολης Ιλισίων, προσαρμόζοντάς το στην τοπική βλάστηση. Για την επιλογή των βέλτιστων αλγορίθμων αναγνώρισης αντικειμένων, έγινε δοκιμή και αξιολόγηση από αντίστοιχους της τελευταίας γενιάς στην πλακέτα επεξεργασίας Jetson TX2 της NVIDIA. Τέλος δίνεται πρόταση πειραματικής πτήσης με συγκεκριμένες παραμέτρους για την αξιολόγηση της ορθής λειτουργίας.This thesis proposes the design and implementation of a prototype drone stack that is able to autonomously navigate through a forest trail path without having prior knowledge of the surrounding area. It uses a 3 level vision system: (i) a deep neural network (DNN) for estimating the view orientation and lateral offset of the vehicle with respect to the trail center, (ii) a DNN for object detection and (iii) a Guidance system for obstacle avoidance. Hardware synthesis of the Micro Aerial Vehicle (MAV) was built upon hardware parts, available from the lab. Trail following algorithm makes use of TrailNet’s neural network. It was also retrained and enriched by a newly created dataset, formed with footage from the nearby forest canopy of Ilisia Univesity Campus. This also made the model more adaptive to local vegetation characteristics. For object detection service, a comparison between well-known algorithms was made and an evaluation was done in terms of accuracy and efficiency. These were tested on NVIDIA’s Jetson TX2 Dev Kit board. At last, a suggestion of an experimental flight is given with particular parameters, for the evaluation of the proper operation