Robotics meets Fluid Dynamics: A Characterization of the Induced Airflow around a Quadrotor

要約

農業から公共の安全に至るまで、さまざまな用途にクアッドローターが広く採用されているため、クアローターが生み出す空気力学的乱れを理解する必要があります。
この論文では、ホバリング中のクアッドローターの下に誘導される流れの時間平均の大きさを推定するための、計算的に軽量なモデルを紹介します。
高価な数値流体力学 (CFD) シミュレーションや時間のかかる経験的測定に依存する関連アプローチとは異なり、私たちの方法は乱流からの古典理論を活用しています。
大規模なモーション キャプチャ システム内でさまざまなサイズのドローンからの 9 時間以上の飛行データを分析することで、ドローンのすべてのプロペラからの合計の流れが乱流ジェットによってよく近似されていることを示します。
新しい正規化とスケーリングの使用を通じて、さまざまなドローン サイズの誘導流れの平均速度場を記述する統一モデルを開発し、実験的に検証しました。
このモデルは、CFD でシミュレーションするのが難しい、ドローンの下の非常に大きなボリュームの遠方界の気流を正確に表します。
私たちのモデルは、計算にドローンの質量、プロペラのサイズ、ドローンのサイズのみを必要とし、マルチエージェントのシナリオで動的計画を立てるための実用的なツールを提供し、人間の近くでのより安全な操作を確保し、センサーの配置を最適化します。

要約(オリジナル)

The widespread adoption of quadrotors for diverse applications, from agriculture to public safety, necessitates an understanding of the aerodynamic disturbances they create. This paper introduces a computationally lightweight model for estimating the time-averaged magnitude of the induced flow below quadrotors in hover. Unlike related approaches that rely on expensive computational fluid dynamics (CFD) simulations or time-consuming empirical measurements, our method leverages classical theory from turbulent flows. By analyzing over 9 hours of flight data from drones of varying sizes within a large motion capture system, we show that the combined flow from all propellers of the drone is well-approximated by a turbulent jet. Through the use of a novel normalization and scaling, we have developed and experimentally validated a unified model that describes the mean velocity field of the induced flow for different drone sizes. The model accurately describes the far-field airflow in a very large volume below the drone which is difficult to simulate in CFD. Our model, which requires only the drone’s mass, propeller size, and drone size for calculations, offers a practical tool for dynamic planning in multi-agent scenarios, ensuring safer operations near humans and optimizing sensor placements.

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