Publicação
Planning and control for cooperative launch and capture of drones
| datacite.subject.fos | Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Guerreiro, Bruno | |
| dc.contributor.author | Oliveira, Diogo Nunes de | |
| dc.date.accessioned | 2024-08-27T10:27:23Z | |
| dc.date.available | 2024-08-27T10:27:23Z | |
| dc.date.issued | 2024-01 | |
| dc.description.abstract | With the popularity in today’s world of using Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) for different applications and the presence of these machines in various industries, the focus on building vehicles adapted for specific tasks has increased. The work presented was developed within the scope of Project CAPTURE which aims to tackle the challenges of using rotary-wing shuttle drones to aid in the deployment and landing maneuvers of fixed-wing target drones. This objective emerges as an alternative to using higher complexity vehicles for specific applications, making use of the benefits of each type of drone for their usual missions. This dissertation proposes a solution for the planning and control of a shuttle drone under a cooperative capture scenario and explores the challenges of implementing such a system, both in a simulation environment and in real-world hardware. The developed system was built around the PX4 ecosystem and is based on the Robot Operating System (ROS) framework to implement a state machine-based controller for the shuttle drone, which includes a Model Predictive Control (MPC) strategy for the autonomous execution of the capture maneuver portion of the mission. To test the developed solution on a real system, this work also describes the instrumentation process of a real-world shuttle drone. Simulation results show the success of the cooperative capture maneuver under the considered scenario, whereas preliminary experimental trials indicate that further re- search is necessary to actually achieve a capture maneuver. Nonetheless, these experi- mental trials validate the hardware and software integration of the developed system and the obtained results showed promising outcomes. | pt_PT |
| dc.description.abstract | Nos dias de hoje, com a popularidade do uso dos Veículos Aéreos Não Tripulados (VANT) para diferentes aplicações e com a presença destas máquinas em várias indústrias, o foco no desevonlvimento de veículos adaptatos para tarefas específicas tem vindo a aumentar. O trabalho apresentado foi desenvolvido no âmbito do Projeto CAPTURE que tem como objetivo encontrar soluções para os desafios que surgem ao usar drones de trans- porte de asas rotativas para auxiliar nas manobras de descolagem e aterragem de drones alvo de asa fixa. Este objetivo surge como alternativa a usar veículos mais complexos para aplicações específicas, aproveitando os benefícios de cada tipo de drone para as suas respectivas missões. Esta dissertação propõe uma solução para o planeamento e controlo do drone de transporte colocado num cenário de captura cooperativa do drone alvo, e explora os desafios de implementar um sistema destes, tanto em ambiente de simulação, como em hardware real. O sistema foi desenvolvido com base no ecossistem PX4 e é baseado na arquitetura do Robot Operating System (ROS) para implementar um controlador baseado em máquinas de estado para o drone de transporte, que inclui uma estratégia de Controlo Preditivo Baseado em Modelos, do inglês MPC, para a execução autónoma da manobra de captura. Para testar a solução desenvolvida num sistema real, o trabalho apresentado também descreve o processo de instrumentação de um drone de transporte no mundo real. Os resultados das simulações demonstram o sucesso da manobra de captura coope- rativa no cenário considerado, enquanto que os resultados preliminares experimentais indicam que mais estudos são necessários para assegurar que a manobra de captura é real- mente alcançada com sucesso. No entanto, estes testes experimentais validam a integração do hardware e software do sistema desenvolvido e os resultados obtidos demonstraram resultados promissores. | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10362/170844 | |
| dc.language.iso | eng | pt_PT |
| dc.relation | Shuttle drone for launch and capture in cooperative and non-cooperative scenarios | |
| dc.relation | Centre of Technology and Systems | |
| dc.subject | Cooperative Planning | pt_PT |
| dc.subject | UAV | pt_PT |
| dc.subject | MPC | pt_PT |
| dc.subject | State Machine | pt_PT |
| dc.subject | Drone Instrumentation | pt_PT |
| dc.subject | PX4 | pt_PT |
| dc.title | Planning and control for cooperative launch and capture of drones | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| oaire.awardNumber | PTDC/EEI-AUT/1732/2020 | |
| oaire.awardNumber | PCIF/MPG/0156/2019 | |
| oaire.awardNumber | UIDB/00066/2020 | |
| oaire.awardTitle | Shuttle drone for launch and capture in cooperative and non-cooperative scenarios | |
| oaire.awardTitle | Centre of Technology and Systems | |
| oaire.awardURI | info:eu-repo/grantAgreement/FCT/3599-PPCDT/PTDC%2FEEI-AUT%2F1732%2F2020/PT | |
| oaire.awardURI | info:eu-repo/grantAgreement/FCT/Concurso de Projetos de Investigação Científica e Desenvolvimento Tecnológico no Âmbito da Prevenção e Combate a Incêndios Florestais - 2019/PCIF%2FMPG%2F0156%2F2019/PT | |
| oaire.awardURI | info:eu-repo/grantAgreement/FCT/6817 - DCRRNI ID/UIDB%2F00066%2F2020/PT | |
| oaire.fundingStream | 3599-PPCDT | |
| oaire.fundingStream | Concurso de Projetos de Investigação Científica e Desenvolvimento Tecnológico no Âmbito da Prevenção e Combate a Incêndios Florestais - 2019 | |
| oaire.fundingStream | 6817 - DCRRNI ID | |
| project.funder.identifier | http://doi.org/10.13039/501100001871 | |
| project.funder.identifier | http://doi.org/10.13039/501100001871 | |
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| project.funder.name | Fundação para a Ciência e a Tecnologia | |
| project.funder.name | Fundação para a Ciência e a Tecnologia | |
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| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
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| relation.isProjectOfPublication | 41ea4c68-2b6c-4b5b-bf24-3256e534d34e | |
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| relation.isProjectOfPublication.latestForDiscovery | 41ea4c68-2b6c-4b5b-bf24-3256e534d34e | |
| thesis.degree.name | MASTER IN ELECTRICAL AND COMPUTER ENGINEERING | pt_PT |