Mission Planner for Solar Powered Unmanned Aerial Vehicles

Unmanned aerial vehicles (UAV’s), initially used for military applications, have become increasingly attractive for civilian purposes. The use of this type of aircraft has grown exponentially in recent years, both for professional and recreational purposes, due to the numerous advantages they present. The increasingly demand of UAV led to an increase in investment, namely in the development of solar powered UAVs. Nowadays, with the arising of this type of UAV’s, the mission planners have to start to be updated with new features considering UAV’s with photovoltaic solar panels. This way, the present work describes the development and validation of a mission planner for solar powered UAV’s, capable of planning and optimizing a mission given a initial guess of waypoints parameters (latitude, longitude, altitude and airspeed), considering real weather forecast and terrain elevation data. For this, the mission planner considers several mathematical models, required for the calculation of the mission performance, and a sequential quadratic programming algorithm to optimize the initial mission. After it describes the theoretical models, a practical application of the mission planner is done in order to verify its performance. Regarding its validation, several results divided by topics of interest are presented and discussed, concluding that the mission planner works efficiently, regarding the mission planning, even though, it has some aspects to be improved.Os veículos aéreos não tripulados (UAV’s), inicialmente utilizados para aplicações militares, tornaram-se cada vez mais atraentes para fins civis. A utilização deste tipo de aeronave tem crescido exponencialmente nos últimos anos, tanto para fins profissionais como recreativos, devido às inúmeras vantagens que apresentam. Este aumento da procura levou a um crescente investimento no setor, nomeadamente nos UAVs movidos a energia solar, que hoje em dia já ocupam uma pequena fatia do mercado. No entanto, com o aparecimento deste tipo de UAV’s, os softwares de planeamento de missões precisam de ser atualizados de forma a terem em conta a energia fornecida pelo sol. Desta forma, o presente trabalho descreve o desenvolvimento e validação de um planeador de missões para UAV’s movidos a energia solar, capaz de planear e otimizar uma missão, considerando uma estimativa inicial dos parâmetros de cada waypoint (latitude, longitude, altitude e velocidade), e ainda considerando dados reais de previsão meteorologica e elevação de terreno. Para isso, o planeador de missões considera vários modelos matemáticos, necessários para o cálculo do desempenho da missão, e um algoritmo quadrático sequencial de forma a otimizar a missão inicial. Depois de descrever os modelos teóricos, uma aplicação prática do planeador de missão é feita com o objetivo de verificar o seu desempenho. Em relação à validação, vários resultados divididos por tópicos de interesse são apresentados e discutidos, concluindo: é eficiente em relação ao planeamento de missões, ainda assim, tendo alguns aspetos a serem melhorados

Mission Planning Application Software for Solar Powered UAVs

The growing demand for unmanned aerial vehicles (UAV) for dedicated civilian use over the last decade has attracted the attention of investigators and engineers all over the world. It is important to note that the non-necessity of manual piloting is ideally suited to the operation of dirty, dangerous, dull (long autonomy) or large scale missions (use of swarms of UAVs) [1], however it demands a greater level of attention to the development of technologies that allow and ease the planning, operation and management of such vehicles. A lot of improvement has been made in the development of solar-powered UAVs, which promise a low-energy cost, silent and clean operation. However, despite solar energy being free and abundant, among many the present cost, complexity, solar energy capture systems’ efficiency, electric storage and traction efficiency, as well as the consequent requirement for large-size vehicles, greatly restricts the extensive use of these UAVs [2], besides the added difficulties from the absence of a human pilot. Nevertheless, the present work covers the development of a graphical user interface (GUI) associated to the improvement of a mission planning software created by past work, allying flexibility and quickness to the planning efficiency of solar UAV operations. Beyond facilitating the input of necessary data to the optimization of a pre-set route, this interface allows to export the optimized route to the open-source ground control station (GCS) program “MissionPlanner” (MP) [3]. In addition, as part of an exhaustive testing process, the final ensembled software was run several times, proving its capabilities and limitations in a real operational situation.A crescente procura por veículos aéreos não tripulados (UAV) para uso civil na última década tem atraído a atenção de investigadores e engenheiros um pouco por todo o mundo. É importante realçar que a sua desnecessidade de pilotagem manual é idealmente adequada à realização de missões “sujas”, perigosas, monótonas (longa autonomia) ou de grande escala (uso de “enxames” de UAVs) [1], contudo exige uma maior atenção ao desenvolvimento de tecnologias que permitam e facilitem o planeamento, operação e gestão destes veículos. Bastantes avanços têm sido feitos em UAVs movidos a energia solar, que prometem uma operação de baixo custo energético, silenciosa e limpa. Contudo, por mais que a energia solar seja livre e abundante, o presente custo, complexidade, eficiência dos sistemas de captação solar, do armazenamento e da tração usando energia elétrica, bem como a consequente necessidade de veículos de grande tamanho, restringe muito a aplicação extensiva destes veículos [2], para além das dificuldades acrescidas pela ausência de um piloto humano. Não obstante, esta dissertação abrange o desenvolvimento de um interface gráfico de utilizador (GUI) associado ao aperfeiçoamento de um software de planeamento de missões criado a partir de projetos passados, aliando a flexibilidade e rapidez à eficiência de planeamento da operação de UAVs solares. Para além de facilitar a introdução de dados necessários à otimização de uma rota predefinida, este interface permite exportar a rota otimizada para o programa open-source de estação de controlo de solo (GCS) “MissionPlanner” (MP) [3]. Para além disso, o software conjunto final foi também executado como parte de um teste exaustivo, provando as suas capacidades e limitações numa situação real de operação

ROBUST ENERGY-AWARE UNMANNED AERIAL VEHICLE ROUTING USING ENSEMBLE WEATHER FORECASTS

The Marine Corps seeks to develop energy-aware unmanned aerial vehicle (UAV) routing for last-mile logistics resupply. UAVs have limited range and time on station to execute their assigned mission. To optimize the delivery of supplies to dispersed units, users must optimally utilize the internal energy onboard the UAV while considering external factors such as weather and priorities of resupply requests. Energy-aware UAV routing will increase Marine Corps logistics capabilities during expeditionary advanced base operations (EABO). The current EABO construct places forces within the threat rings of adversary weapon systems. Use of UAVs can allow dispersed forces to operate in the adversary’s threat rings without the stoppage of logistical support. This thesis builds upon the two-layer framework developed in previous theses by Jatho (2020) and Haller (2021) to include ensemble weather forecasts and partial delivery of supplies. The first layer, which solves the boundary value problem to obtain optimal trajectories between all nodes in the network, is solved for each member of the ensemble forecast. The second layer consists of a stochastic vehicle routing problem using the cost matrix from the first layer. This thesis also introduces the notion of partial delivery of supplies in the second layer to allow demand nodes to request multiple packages of supplies that can be delivered by multiple UAVs. Finally, this thesis analyzes various case studies and corresponding results.ONR, NRL, Arlington, VA 22203Captain, United States Marine CorpsApproved for public release. Distribution is unlimited