Autonomous Multi-Rotor UAVs: A Holistic Approach to Design, Optimization, and Fabrication

要約

無人航空機 (UAV) は、軍事、農業、監視、物流に及ぶ領域で極めて重要となり、データ収集と環境相互作用に革命をもたらしました。
ドローン技術の進歩に伴い、UAV を設計するための総合的な方法論を開発する必要性が切実になっています。
この研究は、概念設計、複合材料の使用、重量の最適化、安定性解析、アビオニクスの統合、高度な製造、およびコスト効率を維持しながら特定のアプリケーションを満たすように調整された物体検出モデルによる自律的なペイロード配送の組み込みを含む手順の確立に焦点を当てています。
この研究では、潜在的な複合材料とさまざまなクアッドコプターのフレーム構成の比較評価が行われます。
新しい機能には、ペイロード落下機構、ユニボディアーム固定具、およびカーボンファイバーバルサ複合材の利用が含まれます。
クアッドコプターは、提案された方法論を使用して設計および分析され、その後、積層造形および真空袋詰め技術を使用して製造されます。
コンピューター ビジョン ベースの深層学習モデルにより、ターゲットを自律的に検出することでペイロードの正確な配信が可能になります。

要約(オリジナル)

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have become pivotal in domains spanning military, agriculture, surveillance, and logistics, revolutionizing data collection and environmental interaction. With the advancement in drone technology, there is a compelling need to develop a holistic methodology for designing UAVs. This research focuses on establishing a procedure encompassing conceptual design, use of composite materials, weight optimization, stability analysis, avionics integration, advanced manufacturing, and incorporation of autonomous payload delivery through object detection models tailored to satisfy specific applications while maintaining cost efficiency. The study conducts a comparative assessment of potential composite materials and various quadcopter frame configurations. The novel features include a payload-dropping mechanism, a unibody arm fixture, and the utilization of carbon-fibre-balsa composites. A quadcopter is designed and analyzed using the proposed methodology, followed by its fabrication using additive manufacturing and vacuum bagging techniques. A computer vision-based deep learning model enables precise delivery of payloads by autonomously detecting targets.

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