Αναζήτηση

Πλοήγηση

• Κοινότητες
• Συγγραφείς
• Έτος
• Τίτλοι
• Θέματα

Ο Χώρος μου

• Είσοδος

Αυτόνομη πλοήγηση drone με χρήση οπτικής ανίχνευσης θυρών και ενισχυτικής μάθησης

Karamailis Panteleimon

Πλήρης Εγγραφή

---

Περίληψη

Τις τελευταίες δεκαετίες τα μη επανδρωμένα αεροσκάφη τυγχάνουν μεγάλης αναγνώρισης λόγω της ικανότητάς τους να φέρουν εις πέρας αποστολές, οι οποίες λαμβάνουν μέρος σε δυσπρόσιτες για τον άνθρωπο περιοχές, η προσέγγιση των οποίων απαιτεί υψηλό κόστος και εκτενείς χρόνους. Δεδομένης της διαρκώς αυξανόμενης πολυπλοκότητας των εφαρμογών των μη επανδρωμένων αεροσκαφών, επιδιώκεται η όσον το δυνατόν λιγότερη αλληλεπίδρασή τους με τον άνθρωπο, προκειμένου να περιοριστεί το ανθρώπινο λάθος και κατ' επέκταση η πιθανή πρόκληση υλικών ζημιών και τραυματισμών. Έτσι, μία ιδιαίτερα επιθυμητή κατεύθυνση είναι η ανάπτυξη συστημάτων πλήρους αυτόνομης πλοήγησης. Τα συστήματα αυτά, βασίζονται στους αισθητήρες του οχήματος για να το καθοδηγήσουν, ώστε να προσεγγίσει μία θέση στόχου σε άγνωστα και δυναμικά περιβάλλοντα, αποφεύγοντας παράλληλα ενδεχόμενες συγκρούσεις. Ως εκ τούτου, για την ανάπτυξη εφαρμογών τέτοιας περίπλοκης συμπεριφοράς γίνεται επιστράτευση νέων και καινοτόμων προσεγγίσεων που ξεφεύγουν από τις συμβατικές μεθοδολογίες. Ανάμεσα σε αυτές τις σχετικά νέες τεχνικές είναι και η Ενισχυτική Μάθηση (Reinforcement Learning – RL), η οποία αποτελεί κλάδο της Μηχανικής Μάθησης και τα τελευταία χρόνια έχει σημειώσει εξαιρετικά αποτελέσματα σε πολλά διαφορετικά προβλήματα. Αυτός ο τρόπος μάθησης προσομοιώνει τον τρόπο μάθησης των έμβιων όντων, καθώς ο πράκτορας αλληλεπιδρά με το περιβάλλον του και μέσω συνεχών δοκιμών και σφαλμάτων βελτιώνει τη συμπεριφορά του, προκειμένου να πετύχει τους στόχους του. Έτσι, το θέμα της παρούσας διπλωματικής εργασίας αφορά στην ανάπτυξη ενός πλήρους λειτουργικού συστήματος πλοήγησης για μη επανδρωμένα αεροσκάφη και θέτει ως απώτερο στόχο την ασφαλή πλοήγηση μέσω συγκεκριμένων πυλών. Πηγή έμπνευσης αποτελεί ο ετήσιος διαγωνισμός AlphaPilot της heroX, που καλεί τους συμμετέχοντες να αναπτύξουν ένα πλήρως αυτόνομο drone, το οποίο μπορεί να νικήσει την καλύτερη πιλοτική ομάδα σε έναν αγώνα ταχύτητας. Ωστόσο, η διπλωματική εργασία επικεντρώνεται στην όσο το δυνατόν ασφαλέστερη πλοήγηση του σκάφους κι όχι στην ταχύτητα της πτήσης. Έτσι, το πρώτο και μεγαλύτερο μέρος της εργασίας αφορά στην αυτόνομη πτήση τού μη επανδρωμένου αεροσκάφους σε άγνωστα δυναμικά περιβάλλοντα και την αποφυγή πιθανών εμποδίων με χρήση Βαθιάς Ενισχυτικής Μάθησης (Deep Reinforcement Learning). Η προτεινόμενη μέθοδος χρησιμοποιεί Βαθιά Νευρωνικά Δίκτυα (Deep Neural Networks) για την προσεγγιστική αναπαράσταση συναρτήσεων αξίας εντός της Ενισχυτικής Μάθησης, αντιμετωπίζοντας το πρόβλημα υψηλής διαστατικότητας που παραδοσιακά αποτελεί πρόκληση για την Ενισχυτική Μάθηση. Το δεύτερο μέρος αυτής της εργασίας επικεντρώνεται στη βελτίωση ενός υπάρχοντος συστήματος οπτικής αναγνώρισης πυλών, το οποίο λειτουργεί σε πραγματικό χρόνο μέσω της σταθερής κάμερας του αεροσκάφους. Το προτεινόμενο ολοκληρωμένο σύστημα, που αναπτύχθηκε και δοκιμάστηκε στον ρομποτικό προσομοιωτή Gazebo χρησιμοποιώντας το πλαίσιο Robot Operating System (ROS), αποφεύγει επιτυχώς τα περισσότερα εμπόδια και πλοηγείται μέσα από πύλες σε πολλά τυχαία-δημιουργημένα στιγμιότυπα μεταβλητής δυσκολίας, επιδεικνύοντας σημαντικές δυνατότητες για ισχυρή απόδοση.

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες