Research on an Autonomous UAV Search and Rescue System Based on the Improved

要約

要求されているのは、自律的に動作し、複雑で未知の環境における捜索や救助などの実用的な機能を実装する UAV (無人航空機) の問題を解決することです。
この論文は、EGO-Planner アルゴリズムに基づく自律捜索救助 UAV システムを提案します。このシステムは、革新的な UAV 本体アプリケーションによって改善され、逆モーター バックステッピングの方法を採用して、UAV の全体的な飛行効率とマシン全体の小型化を向上させます。
同時に、システムには、物体検出アルゴリズムとともに双方向 A* アルゴリズムによって最適化される EGO-Planner 計画ツールが導入されました。
インテリジェントな障害物回避と捜索救助の問題を解決します。
シミュレーションとフィールド検証作業を通じて、従来のアルゴリズムと比較して、この方法はタスクの効率と信頼性が高いことがわかりました。
さらに、既存のアルゴリズムの堅牢性が向上しているため、このアプリケーションは良好な見通しを示しています。

要約(オリジナル)

The demand is to solve the issue of UAV (unmanned aerial vehicle) operating autonomously and implementing practical functions such as search and rescue in complex unknown environments. This paper proposes an autonomous search and rescue UAV system based on an EGO-Planner algorithm, which is improved by innovative UAV body application and takes the methods of inverse motor backstepping to enhance the overall flight efficiency of the UAV and miniaturization of the whole machine. At the same time, the system introduced the EGO-Planner planning tool, which is optimized by a bidirectional A* algorithm along with an object detection algorithm. It solves the issue of intelligent obstacle avoidance and search and rescue. Through the simulation and field verification work, and compared with traditional algorithms, this method shows more efficiency and reliability in the task. In addition, due to the existing algorithm’s improved robustness, this application shows good prospection.

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