Autonomous and distributed control of unmanned aerial vehicles

Abstract

Because of the mobility, easiness of operation and the recent price reduction Unmanned Aerial Vehicles (UAV’s) have, during the last few years, become technically and economically viable alternative tools to perform a great number of tasks classified as 3D - Dull, Dirty and Dangerous. These tasks are also characterized to be expensive and demanded a great deal of effort or equipment or that presented a high risk factor to human lives, such as remote imagery acquisition, perimeter surveillance, search and rescue operations after a natural disaster and military field operation. Following this trend, the project in which this work is inserted aims to use a group or swarm of UAV’s performing the role of mobile routing nodes in order to establish a reliable, flexible and efficient communication network. This network can be used as an alternative solution to provide support to operations located in environments in which a fixed or traditional communication network cannot be counted on or is unstable such as, for example, search and rescue operations after a natural disaster. In this context the following work presents the development and the results of an algorithm capable of exploring the largest possible area of a map while being able to perform side missions, handle points-of-interest (POI) and maintain an active network link. To achieve the desired behavior, two multi-agent social interaction algorithms were combined. The first consists on a potential map algorithm which is a modified vision of the biologically inspired ant-colony optimization method and it is responsible for the movement itself, handling the movement, area coverage and network connectivity problems. The second one is a contract algorithm based on a market economy paradigm and it is responsible to handle the tasks, missions and POI distribution between the UAV’s.

Devido a sua grande mobilidade, simplicidade de operação e à redução dos custos envolvidos em sua aquisição os Veículos Aéreos Não-Tripulados (VANT’s) tornaram-se, nos últimos anos, ferramentas viáveis técnica e economicamente para inúmeras aplicações que eram anteriormente complexas, caras e de difícil realização ou que apresentem ameaça à vida humana, como por exemplo, monitoramento, sensoriamento e aquisição remota de imagens. Seguindo esta tendência a proposta principal do projeto no qual este trabalho está inserido é utilizar um grupo de VANT’s desempenhando o papel de nós comutadores móveis de forma a configurar uma rede de comunicações confiável, flexível e eficiente como solução alternativa para dar suporte à operações em ambientes e/ou cenários nos quais não se pode contar com um uma infraestrutura fixa de telecomunicação, tais como em locais afetados por desastres ou em situações de combate. Neste contexto este trabalho apresenta desenvolvimento e teste, juntamente com os resultados, de um algoritmo de coordenação de movimento para VANT’s que seja capaz de explorar a maior área possível de um mapa e executar missões paralelas enquanto se encarrega de manter um enlace sempre ativo nesta rede de suporte. Para atingir estes objetivos dois algoritmos teóricos principais serão combinados em um algoritmo híbrido. O primeiro algoritmo é uma versão do biologicamente inspirado algoritmo de otimização de colônia de formigas, este será responsável pelas decisões sobre a movimentação dos agentes, coordenando o movimento, o problema de cobertura de área e os problemas de conectividade. O segundo é um algoritmo de leilão por economia de mercado, responsável pela distribuição dos pontos de interesse a serem visitados e das missões paralelas.