Depth Image Processing for Obstacle Avoidance of an Autonomous VTOL UAV

We describe a new approach for stereo-based obstacle avoidance. This method analyzes the images of a stereo camera in realtime and searches for a safe target point that can be reached without collision. The obstacle avoidance system is used by our unmanned helicopter ARTIS (Autonomous Rotorcraft Testbed for Intelligent Systems) and its simulation environment. It is optimized for this UAV, but not limited to aircraft systems

Combining Occupancy Grids with a Polygonal Obstacle World Model for Autonomous Flights

This chapter presents a mapping process that can be applied to autonomous systems for obstacle avoidance and trajectory planning. It is an improvement over commonly applied obstacle mapping techniques, such as occupancy grids. Problems encountered in large outdoor scenarios are tackled and a compressed map that can be sent on low-bandwidth networks is produced. The approach is real-time capable and works in full 3-D environments. The efficiency of the proposed approach is demonstrated under real operational conditions on an unmanned aerial vehicle using stereo vision for distance measurement

Onboard Mission Management for a VTOL UAV Using Sequence and Supervisory Control

This chapter addresses the challenges of onboard mission management for small, low flying UAVs in order to reduce their dependency on reliable remote control. The system presented and tested onboard an unmanned aerial vehicle (UAV) provides levels of autonomy, scalable at runtime either by the operator or due to the absence of a data link. This way, it is a feasible approach towards autonomous flight guidance within the low-altitude domain (e.g. urban areas) where unpredictable events are likely to require onboard decision-making. In the following sections the problems of onboard mission management, embedded high level architectures and their implementation issues are discussed. The design of a onboard Mission Management System for a test platform with vertical take-off and landing (VTOL) capabilities is presented, followed by discussions of the implemented system and a research outlook

Stereobildbasierte Kollisionsvermeidung für einen unbemannten Kleinhubschrauber

Die Arbeit beschreibt die Entwicklung einer Strategie zur Kollisionsvermeidung unter Verwendung einer Stereokamera. Sie ermöglicht die dreidimensionale Rekonstruktion der Umgebung, damit die Messung von Entfernungen und letztendlich die Erkennung von Hindernissen und hindernisfreien Bereichen. Das implementierte Verfahren wird in einer Simulationsumgebung getestet, die die originale Hardware des Hubschraubers verwendet und dessen Flugeigenschaften nachbildet. So kann für einen realen Flug abgeschätzt werden, wie sich der Helikopter bei Hindernissen verhält und inwieweit Kollisionen vermieden werden können

KI als Schlüsseltechnologie für Mustererkennung und Situationsbewusstsein - Wie erhält das Fahrzeug das erforderliche Wissen?

Zur Umfeldwahrnehmung mit Kameras und anderen Sensoren werden intelligente und selbstlernende Verfahren als Schlüsseltechnologie angesehen. Entsprechende Trainingsdaten vorausgesetzt, können mit Deep Learning und Neuronalen Netzen Fahrzeuge und andere Verkehrsobjekte bspw. in Kamerabildern detektiert, verortet und prädiziert - sowie in einen verkehrlichen Gesamtkontext gebracht werden. Zudem ist dies eine Grundlage zur Bestimmung der Eigenposition relativ zum Verkehrsgeschehen und unabhängig von störanfälligen Quellen wie Satellitennavigation. Der Vortrag ist ein Auszug aus den aktuellen Arbeiten des DLR im Rahmen der KI-Projektfamilie aus der VDA-Leitinitiative Automatisiertes Fahren. Thematisiert wird die Forschungsfrage, wie KI-Systeme effizient und möglichst vollständig mit dem erforderlichen Wissen ausgestattet werden können, um sie zur Umfeldwahrnehmung für das automatisierte Fahren einsetzen zu können

Optische Navigationsverfahren in großskalierten Umgebungen

Diese Arbeit betrachtet Alternativen zu satellitengestützter Navigation als Ergänzung zu gekoppeltem GNSS/INS. Vorgestellt wird ein optisch gestütztes Lokalisierungsverfahren für den Einsatz bei kleineren bzw. unbemannten Luftfahrzeugen in unbekannten Umgebungen und bei Flügen über größere Entfernungen im Kilometerbereich. Technischer Kern ist ein kamerabasiertes Verfahren zur Lokalisierung und Kartierung (SLAM). Hierbei werden aus Bildinhalten 3D-Geländemerkmale extrahiert. Durch Georeferenzierung aus vorhergehenden Positionsdaten können diese dann für die weitere Lokalisierung der Kamera und damit des Luftfahrzeugs verwendet werden. Zur Erhöhung der Genauigkeit werden die Informationen der Kamerabilder mit Entfernungsmessungen kombiniert. Geeignet sind hier insbesondere Sensoren wie Lidar und Radar. Die Anwendbarkeit des Ansatzes wird anhand von Daten aus Flugversuchen demonstriert - gezeigt werden Flugversuche mit bemannten und unbemannten Versuchsträgern. Die relative optische Navigation erreicht eine Ungenauigkeit von etwa 1-6% Fehler bezogen auf die geflogene Strecke, was in etwa in der Größenordnung der verwendeten Entfernungssensoren liegt. Darüber hinaus geht der Artikel auf spezielle Probleme der Sensorik sowie auf die Grenzen der Anwendbarkeit optischer Navigationsverfahren mit Luftfahrzeugen ein

Optisch gestützte Sensorfusion zur Navigation mit Flächenflugzeugen (OgN 1)

Zielrichtung dieser Studie ist die Untersuchung von optisch gestützten Navigationsverfahren für Anwendungen mit unbemannten Flächenflugzeugen. Dazu werden zunächst typische Missionsprofile (u.a. Flughöhen, Geschwindigkeiten, Umgebungsbedingungen, mögliche Voraussetzungen und Einschränkungen) für LFZ <150 kg MTOW betrachtet und bestimmt. Für die herausgearbeiteten Szenarien wird dann erarbeitet, inwieweit LFZ-seitig Sensordaten sinnvoll zu verarbeiten sind, bzw. welche Anforderungen an die Sensoren für eine erfolgversprechende optisch gestützte Navigation existieren. Der Fokus liegt hierbei auf der Beurteilung von Kamerasystemen und Bildverarbeitungsverfahren. Darauf basierend werden Demonstrationsszenarien erstellt, mit denen existierende oder noch zu entwickelnde Algorithmen und Prinzipien evaluiert werden können. Abschließend wird ein gewähltes Demonstrationsszenario im Flugversuch umgesetzt, bei dem Sensordaten (Kamera, IMU, GNSS) aufgenommen und mit Hilfe der existierenden Algorithmen evaluiert werden. Dabei wird die Eignung dieser Daten zur Navigation, insbesondere unter Berücksichtigung von GNSS-Signalausfällen und der Driftkompensation mit optischen Verfahren, untersucht. Das Ergebnis sind optisch bestimmte Trajektorien und deren Bewertung

Optische Verfahren in der UAV-Führung

Der Vortrag fasst die Aktivitäten im Bereich der optischen Navigation und Gefahrenerkennung sowie sonstigen Bildverarbeitungsverfahren zusammen, die von 2004-2009 in Zusammenhang mit dem Hubschraubersystem ARTIS am DLR-Institut für Flugsystemtechnik durchgeführt wurden

Optisch gestützte Sensorfusion zur Navigation mit Flächenflugzeugen 2 (OgN-2)

Die vorliegende Studie basiert auf den Erkenntnissen der Vorgängerstudie „OgN“ (DLR-IB 111-2014/47), welche im Auftrag der WTD61 bearbeitet wurde. Basierend auf der dort erfolgten Evaluation zur Übertragbarkeit bestehender optischer Navigationsmethoden auf Flächenflugzeuge erfolgen in dieser Studie weitere Versuche, jedoch mit verbesserter Konfiguration. Die wesentlichen Studieninhalte sind die Integration eines Radarhöhensensors in Hard- und Software, die Anpassung des Kamerasystems für eine bessere Bestimmung der Eigenbewegung, sowie die Durchführung von Flugversuchen mit den neuen Sensoren und der dafür angepassten Software. Versuchsträger ist das unbemannte Flugzeug „Prometheus“ (30 kg MTOW) des DLR-Instituts für Flugsystemtechnik. Bei den Versuchen werden Sensordaten (GNSS, IMU, Magnetometer, Kamera, Radar) aufgezeichnet und anschließend mit Hilfe der speziell für diesen Zweck optimierten Navigationsalgorithmen evaluiert. Fokus ist die Bewertung der Umgebungssensoren Kamera und Radar zur Kompensation von GNSS-Signalausfällen während des Fluges

SLAM und Optische Navigation für automatisierte Fahrzeuge

In den vergangenen Jahren hat sich insbesondere in der Robotik eine Vielzahl von alternativen Navigationsverfahren etabliert, die bei temporärem GNSS-Ausfall oder bspw. im Innenbereich Anwendung finden. Hierzu gehören insbesondere die Verfahren visuelle Odometrie und Simultaneous Localization And Mapping (SLAM), bei denen eine Bewegungsbestimmung bzw. Positionierung relativ zu Umgebungsmessungen mit Lidar, Radar, Kamera oder weiteren Sensoren erfolgt. Das DLR-Institut für Verkehrssystemtechnik untersucht derartige Verfahren für das automatisierte Fahren, wobei eine umfangreich ausgestattete Fahrzeugflotte zur Verfügung steht. Der Beitrag gibt einen Überblick über die Thematik, zeigt Versuchsergebnisse, Grenzen und Herausforderungen (u.a. Fehlerakkumulation, Verhalten in dynamischen Umgebungen) und geht auf Anwendungsmöglichkeiten im Verkehrssektor ein, wie Fahrten im Innenbereich, z.B. in Parkhäusern