Visual Servoing NMPC Applied to UAVs for Photovoltaic Array Inspection

要約

太陽光発電 (PV) 業界では、大規模太陽光発電所への大きな移行が見られており、従来の検査方法では時間とコストがかかることが判明しています。
現在、無人航空機 (UAV) を使用した PV 検査の主なアプローチは、写真測量に基づいています。
ただし、写真測量アプローチには、飛行中の不要なデータ量の増加、画像解像度に関連する潜在的な問題、高高度飛行中の検出プロセスなどの制限があります。
この研究では、さまざまな正面速度と高さの制約で基礎となる PV アレイの中央を正確に追跡できる非線形モデル予測制御 (NMPC) を使用した動的補償を備えた UAV に適用されるビジュアル サーボ制御システムを開発します。
低空飛行中の詳細な画像。
ビジュアル サーボ コントローラーは、RGB-D 画像とカルマン フィルターを使用して PV アレイのエッジを推定する特徴の抽出に基づいています。
さらに、この作業では、アーキテクチャの結果を示すことを目的として、商用航空機 (DJI Matrice 100) を使用して、シミュレーション環境と現実世界の両方で提案を実証します。
私たちのアプローチは、https://github.com/EPVelasco/VisualServoing_NMPC で科学コミュニティで利用できます。

要約(オリジナル)

The photovoltaic (PV) industry is seeing a significant shift toward large-scale solar plants, where traditional inspection methods have proven to be time-consuming and costly. Currently, the predominant approach to PV inspection using unmanned aerial vehicles (UAVs) is based on photogrammetry. However, the photogrammetry approach presents limitations, such as an increased amount of useless data during flights, potential issues related to image resolution, and the detection process during high-altitude flights. In this work, we develop a visual servoing control system applied to a UAV with dynamic compensation using a nonlinear model predictive control (NMPC) capable of accurately tracking the middle of the underlying PV array at different frontal velocities and height constraints, ensuring the acquisition of detailed images during low-altitude flights. The visual servoing controller is based on the extraction of features using RGB-D images and the Kalman filter to estimate the edges of the PV arrays. Furthermore, this work demonstrates the proposal in both simulated and real-world environments using the commercial aerial vehicle (DJI Matrice 100), with the purpose of showcasing the results of the architecture. Our approach is available for the scientific community in: https://github.com/EPVelasco/VisualServoing_NMPC

arxiv情報

著者 Edison P. Velasco-Sánchez,Luis F. Recalde,Bryan S. Guevara,José Varela-Aldás,Francisco A. Candelas,Santiago T. Puente,Daniel C. Gandolfo
発行日 2023-11-14 09:25:44+00:00
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