<p>The market for unmanned aerial vehicles (UAVs) is growing rapidly. In order to meet the demand for marine applications CybAero AB has recently started a project named Mobile Automatic Launch and Landing Station (MALLS). MALLS enables the uav to land on moving targets such as ships. This thesis studies a system that estimates the pose of a helicopter in order to land on a moving target.</p><p>The main focus has been on developing a pose estimation system using computer vision. Two different methods for estimating the pose have been studied, one using homography and one using an Extended Kalman Filter (ekf). Both methods have been tested on real flight data from a camera mounted on a RC-helicopter. The accuracy of the pose estimation system has been verified with data from a test with the camera mounted on an industrial robot. The test results show that the ekf-based system is less sensitive to noise than the homography-based system. The ekf-based system however requires initial values which the homography-based system does not. The accuracy of both systems is found to be good enough for the purpose.</p><p>A novel control system with control rules for performing an autonomous landing on a moving target has been developed. The control system has not been tested during flight.</p> / <p>Marknaden for obemannade autonoma luftburna farkoster (UAV:er) växer snabbt. För att möta behovet av marina tillämpningar har CybAero AB nyligen startat ett projekt som kallas Mobil Automatisk Start- och Landningsstation (MALLS). Syftet med malls är att möjliggöra autonom start och landning på objekt i rörelse, som till exempel ett fartyg. I det här examensarbetet studeras ett system för att bestämma position och attityd för en helikopter relativt en helikopterplatta, för att möjliggöra landning på ett ojekt i rörelse.</p><p>Fokus har främst legat på att utveckla ett positionerings- och attitydbestämningssystem. Ett datorseende positionerings- och attitydbestämningssystem har utvecklats. Två olika metoder har undersökts, ett system som bygger på homografi och ett annat som bygger på Extended Kalman Filter (EKF). Båda metoderna har testats med verklig data från en kamera monterad på en RC helikopter. Noggrannheten i positionsbestämmelsen har undersökts med hjälp av data från en industrirobot. Testresultaten visar att det EKF-baserade systemet är mindre bruskänsligt än det homografibaserade systemet. En nackdel med det ekf-baserade systemet är däremot att det kräver initialvillkor vilket det homografibaserade systemet inte gör. Noggrannheten på båda systemen finner vi tillfredsställande för syftet.</p><p>Ett enkelt styrsystem med styrlagar för att genomföra landningar på ett rörligtobjekt har utvecklats. Styrsystemet har dock inte testats under verklig flygning.</p>
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA/oai:DiVA.org:liu-15988 |
| Date | January 2008 |
| Creators | Saläng, Björn, Salomonsson, Henrik |
| Publisher | Linköping University, Department of Electrical Engineering, Linköping University, Department of Electrical Engineering |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, text |
Page generated in 0.0023 seconds