Trajectory Planning for Fixed-wing Unmanned Aerial Vehicles in Real World Terrain Data

Abstract

Denne oppgaven presenterer en implementasjon av en system i stand til å planlegge fly-lignende baner i realistisk terreng data ment for inspeksjon av radiomaster og strømnettverk via «fixed wing»-drone. Et bidrag til rammeverket «Open Motion Planning Library» som implemeterer Dubins flymodell som en «state space»-klasse er også presentert. Denne klassen fungerer som en lokal planlegging metode i kontekst av «sample»-basert planlegging for å gi en effektiv analytisk løsning til randverdiproblemet som kobler sammen et konfigurasjoner for dronen. Systemet bruker rammeverkene «Flexible Collision Library» og «OctoMap» til å modellere tre ulike scenarioer. Resultater fra ulike simuleringer, med ulike planleggings-algoritmer, i alle scenarioene er presentert. Disse simuleringene har som mål å finne et godt valg av planleggings-algoritme for det implementerte systemet. Resultatene indikerer at «Informed RRT*»-algoritmen er et godt valg for å planlegge i de presenterte miljøene.

This thesis presents an implementation of a system capable of planning airplane-like trajectories in real world terrain data intended for transmission mast inspection via fixed-wing unmanned aerial vehicles (UAV). A contribution made to the Open Motion Planning Library embedding Dubins airplane model as a state space class is also presented. This class serves as a local planning method in a sample-based planning context to give efficient closed-form solutions to the boundary value problem connecting UAV configuration pairs. The system uses the Flexible Collision Library combined with the OctoMap framework to model three different scenarios. The results of several simulations, using different planning algorithms, in all scenarios are presented. These simulations aim to find a good choice of planning algorithm for the implemented system. The results indicate that the Informed RRT* algorithm is a good choice when planning in the presented environments.