Stuttgart, Univ., Fakultät Informatik, Diplomarb., 1997.

Zugl.: Bremen, Univ., Diss., 2007

Auf dem Gebiet der Flugnavigation hat die Darstellung raumbezogener Information traditionell eine herausragende Bedeutung ...

This thesis describes the functional principle of FARN, a novel flight controller for Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) designed for mission scenarios that require highly accurate and reliable navigation. The required precision is achieved by combining low-cost inertial sensors and Ultra-Wide Band (UWB) radio ranging with raw and carrier phase observations from the Global Navigation Satellite System (GNSS). The flight controller is developed within the scope of this work regarding the mission requirements of two research projects, and successfully applied under real conditions. FARN includes a GNSS compass that allows a precise heading estimation even in environments where the conventional heading estimation based on a magnetic compass is not reliable. The GNSS compass combines the raw observations of two GNSS receivers with FARN’s real-time capable attitude determination. Thus, especially the deployment of UAVs in Arctic environments within the project for ROBEX is possible despite the weak horizontal component of the Earth’s magnetic field. Additionally, FARN allows centimeter-accurate relative positioning of multiple UAVs in real-time. This enables precise flight maneuvers within a swarm, but also the execution of cooperative tasks in which several UAVs have a common goal or are physically coupled. A drone defense system based on two cooperative drones that act in a coordinated manner and carry a commonly suspended net to capture a potentially dangerous drone in mid-air was developed in conjunction with the project MIDRAS. Within this thesis, both theoretical and practical aspects are covered regarding UAV development with an emphasis on the fields of signal processing, guidance and control, electrical engineering, robotics, computer science, and programming of embedded systems. Furthermore, this work aims to provide a condensed reference for further research in the field of UAVs. The work describes and models the utilized UAV platform, the propulsion system, the electronic design, and the utilized sensors. After establishing mathematical conventions for attitude representation, the actual core of the flight controller, namely the embedded ego-motion estimation and the principle control architecture are outlined. Subsequently, based on basic GNSS navigation algorithms, advanced carrier phase-based methods and their coupling to the ego-motion estimation framework are derived. Additionally, various implementation details and optimization steps of the system are described. The system is successfully deployed and tested within the two projects. After a critical examination and evaluation of the developed system, existing limitations and possible improvements are outlined. / Diese Arbeit beschreibt das Funktionsprinzip von FARN, einer neuartigen Flugsteuerung für unbemannte Luftfahrzeuge (UAVs), die für Missionsszenarien entwickelt wurde, die eine hochgenaue und zuverlässige Navigation erfordern. Die erforderliche Präzision wird erreicht, indem kostengünstige Inertialsensoren und Ultra-Breitband (UWB) basierte Funkreichweitenmessungen mit Roh- und Trägerphasenbeobachtungen des globalen Navigationssatellitensystems (GNSS) kombiniert werden. Die Flugsteuerung wird im Rahmen dieser Arbeit unter Berücksichtigung der Missionsanforderungen zweier Forschungsprojekte entwickelt und unter realen Bedingungen erfolgreich eingesetzt. FARN verfügt über einen GNSS-Kompass, der eine präzise Schätzung des Steuerkurses auch in Umgebungen erlaubt, in denen eine konventionelle Schätzung mit Hilfe eines Magnetkompasses nicht zuverlässig ist. Der GNSS-Kompass kombiniert die Messungen von zwei GNSS-Empfängern mit der echtzeitfähigen Lagebestimmung von FARN. Damit ist insbesondere der Einsatz von UAVs in arktischen Umgebungen im Rahmen des Projektes ROBEX trotz der schwachen horizontalen Komponente des Erdmagnetfeldes möglich. Zusätzlich erlaubt FARN eine zentimetergenaue relative Positionierung mehrerer UAVs in Echtzeit. Dies ermöglicht präzise Flugmanöver innerhalb eines Schwarms, aber auch die Ausführung kooperativer Aufgaben, bei denen mehrere UAVs ein gemeinsames Ziel haben oder physikalisch gekoppelt sind. In Verbindung mit dem Projekt MIDRAS wurde ein Drohnenabwehrsystem entwickelt, das auf zwei kooperativen Drohnen basiert, die koordiniert agieren und ein gemeinsam aufgehängtes Netz tragen, um eine potenziell gefährliche Drohne in der Luft einzufangen. Im Rahmen dieser Arbeit werden sowohl theoretische als auch praktische Aspekte der UAV-Entwicklung behandelt, wobei der Schwerpunkt auf den Bereichen der Signalverarbeitung, der Navigation und der Steuerung, der Elektrotechnik, der Robotik sowie der Informatik und der Programmierung eingebetteter Systeme liegt. Darüber hinaus soll diese Arbeit eine zusammengefasste Referenz für die weitere Drohnenforschung darstellen. Die Arbeit erläutert und modelliert die verwendete UAV-Plattform, das Antriebssystem, das elektronische Design und die eingesetzten Sensoren. Nach der Ausarbeitung mathematischer Konventionen zur Lagedarstellung, wird der eigentliche Kern des Flugreglers erläutert, nämlich die eingebettete Schätzung der Eigenbewegung und die prinzipielle Regelungsarchitektur. Anschließend werden, basierend auf grundlegenden Navigationsalgorithmen, fortgeschrittene trägerphasenbasierte Methoden und deren Zusammenhang mit der Schätzung der Eigenbewegung abgeleitet. Zusätzlich werden verschiedene Implementierungsdetails und Optimierungsschritte des Systems beschrieben. Das System wird innerhalb der beiden Projekte erfolgreich verwendet und getestet. Nach einer kritischen Untersuchung und Bewertung des entwickelten Systems werden bestehende Einschränkungen und mögliche Verbesserungen aufgezeigt.

This thesis describes the design, implementation and evaluation of a control architecture for Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) deployed in scenarios where a very high precision and accuracy in the execution of the respective tasks is required. The developed architecture is easy to adapt to the different requirements of the scenarios and always follows the main principle The right UAV for every mission. This means that it is not sufficient to use existing drones, flight controllers or UAV firmware for the special requirements for high accuracy and precision of the various scenarios. Instead, an adaptable control architecture with multiple levels of abstraction was designed, allowing adjustments at every level to achieve the best possible outcome. This controller architecture consists of three levels: Low-level controller, high-level controller and project-specific controller. The low level controller manages the control tasks with the highest priority directly on the flight controller hardware in real time using the operating system RODOS. The high level controller utilizes the implemented capabilities of the low level controller to coordinate and oversee more complex tasks that might otherwise overload the precious limited resources of the flight controller itself and also provides the interface for the project-specific controllers. As the name states, these controllers can be specifically implemented for the respective projects and their requirements by using the underlying functions of the low and high level controller. In contrast to most other research done in the field of UAV control, the architecture in this work was developed for real-world scenarios and has also been evaluated in these. This thesis describes the steps of the development from simulation through laboratory tests to the real environments. This development is presented in detail using three underlying research projects: MIDRAS presents a drone defense system consisting of physically coupled UAVs that carry a net in a formation flight to capture other drones. Sensorama shows the autonomous landing of a UAV in a special backpack on a bus with only a few centimeters margin of error and QANI presents an UAV that can explore and map its surroundings in 3D completely autonomously. / Diese Arbeit beschreibt das Design, die Implementierung und die Evaluierung einer Reglerarchitektur für Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), welche in Szenarien eingesetzt werden, bei denen eine sehr hohe Präzision und Genauigkeit in der Durchführung der jeweiligen Aufgaben benötigt wird. Die entwickelte Architektur ist einfach anpassbar für verschiedene Szenarien und verfolgt immer den Leitsatz: Für jede Mission die passende Drohne. Damit ist gemeint, dass es für die speziellen Anforderungen an die hohe Genauigkeit und Präzision der verschiedenen Szenarien nicht ausreicht, existierende Drohnen, Flightcontroller oder UAV-Firmware zu verwenden. Stattdessen wurde eine anpassungsfähige Reglerarchitektur mit mehreren Abstraktionsebenen entworfen, die es erlaubt an jeder Schraube zu drehen, um das bestmögliche Ergebnis zu erreichen. Diese Reglerarchitetkur besteht aus den 3 Ebenen: Low-Level-Controller, High-Level-Controller und Projektspezifischer-Controller. Der Low-Level-Controller verwaltet die Regelungs-Aufgaben mit der höchsten Priorität direkt auf der Flightcontroller-Hardware in Echtzeit unter Verwendung des Betriebssystems RODOS. Der High-Level-Controller verwendet die implementierten Fähigkeiten des Low-Level-Controllers, um komplexere Aufgaben zu koordinieren und zu überwachen, die andernfalls möglicherweise die kostbaren begrenzten Ressourcen des Flightcontroller selbst überlasten würden. Weiterhin stellt er das Interface für die projektspezifischen-Controller dar. Diese werden, wie der Name bereits sagt, spezifisch für die jeweiligen Projekte und deren Anforderungen implementiert, indem die zugrundeliegenden Funktionen der Low- und High-Level-Regelung verwendet werden. Im Gegensatz zu vielen anderen Forschungsarbeiten auf dem Gebiet der Regelung von UAVs ist die Reglerarchitektur in dieser Arbeit für reale Szenarien entwickelt und auch in diesen evaluiert worden. Diese Thesis beschreibt alle Entwicklungs-Schritte, angefangen von der Simulation über Labor-Tests hin zu den realen Umgebungen. Dabei wird die Entwicklung anhand von 3 Forschungsprojekten detailliert dargestellt: MIDRAS stellt ein Drohnenabwehrsystem vor, welches aus physikalisch gekoppelten UAVs besteht, die im Formationsflug ein Netz tragen, um andere Drohnen einzufangen. Sensorama zeigt die autonome Landung eines UAV in einem speziellen Rucksack an einem Fahrzeug mit nur wenigen Zentimetern Fehlertoleranz und QANI präsentiert ein UAV, welches seine Umgebung vollständig autonom in 3D erkunden und kartografieren kann.

Auf dem Gebiet der Flugnavigation hat die Darstellung raumbezogener Information traditionell eine herausragende Bedeutung ...