Eintrag 11: Fazit

Abschließend kann gesagt werden, dass unsere Experimente in der Simulation erfolgreicher verlaufen als in der Realität, da dort einige Probleme aufgetreten sind. Folglich können simulative Tests zwar als Grundlage dienen, jedoch niemals Live-Experimente ersetzen.    Die Interaktion zwischen den FINken und ihrer Umgebung hat einen großen Einfluss auf das Verhalten und bedarf weiterer Forschung. Zukünftig möchten wir den Quadrokoptern mehr Sensoren anfügen, um die Anfälligkeit der Sonarsensoren zu mildern. Wir streben an, das Simulationsgerüst zu optimieren, um reale Werte, sowie virtuelle und dynamische Landschaften in die simulative und echte Arena zu integrieren.

Insgesamt haben uns die Experimente einige hilfreiche Erkenntnisse zur weiteren Forschung geliefert; der Weg ist für uns an diesem Punkt noch nicht zu Ende.

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Eintrag 10: Experiment 4,5: Realität

Experiment 4: Realität

In diesem Experiment fliegt ein Quadrokopter autonom und ein zweiter manuell. Mit diesem Versuch soll der Einfluss des Luftstroms zwischen den FINken eingeschätzt werden. Zu diesem Zweck wird ein Fahrzeug teilweise manuell gesteuert, mit deaktivierten Distanzsensoren. Die Kontrolle der Höhe erfolgt autonom, hingegen die Bewegungen in der xy-Ebene manuell. Das Verhalten des vollautonomen Quadrokopters ist trotz der anhand der Sensordaten gemessenen gestörten Werte relativ stabil. Die Störungen werden überwiegend durch den aus Folien bestehenden Wänden der FINken Plattform erzeugt, da diese sich bewegen, sobald ein Luftfahrzeug in der Nähe ist.

Daraus resultiert, dass selbst wenn beide Quadrokopter sich sehr eng beieinander aufhalten, der von ihnen generierte Luftstrom einen viel stärkeren Einfluss auf die Wände hat, als auf die Fahrzeuge selbst.

Experiment 5: Realität

Screenshot (47)

 

 

 

 

 

Ziel ist die Auswertung der Interaktion zwischen den Distanzsensoren. Daher lassen wir einen Quadrokopter vollautonom in der Arena fliegen und fügen das zweite Exemplar hinzu, ohne dieses fliegen zu lassen. Danach rotieren wir das am Boden befindliche Luftfahrzeug langsam um seine eigene Achse. Bei Einnahme bestimmter Positionen beobachten wir starke Störungen der Sensorwerte des vollautonomen Quadrokopters, die zu instabilem Verhalten führen; die Sonarwerte sind beeinträchtigt. Diese Störungen treten zyklisch auf, was eine Schwankung des Luftroboters veranlasst, die zu einem Zusammenbruch des Ortungssystems führt. Wir nehmen also an, dass im echten Szenario die Unfähigkeit stabiles Multischwarmverhalten zu erzeugen, das Resultat von Übersprechen zwischen den Sensoren der Quadrokopter ist, was bedeutet, dass diese sich gegenseitig stören. Um das Sensormodell der Simulation zu erweitern, evaluieren wir den beobachteten Effekt in einem statischen Szenario.

Linker Teil der oberen Grafik:

Das Verhalten eines Quadrokopters, der die Arenawände abmisst während er um 360 Grad gedreht wird, ist zu erkennen. Die Distanzwerte sind stabil und entsprechen der Erwartung einer Rotation.

Rechter Teil der oberen Grafik:

Hier wird dasselbe Verhalten gezeigt, jedoch mit der Anwesenheit eines zweiten Quadrokopters mit aktivierten Sonarsensoren. Einige große und langzeitliche Abweichungen werden sichtbar, die das Zwischenspiel der beiden Luftroboter beeinträchtigen.

Eintrag 9: Experimente 2,3: Realität

Ähnlich der Simulationsexperimente werden auch hier einer oder mehrere Quadrokopter in der Arena getestet. Das Verhalten der einzelnen Luftroboter wird durch fahrzeugeigene Sensorausstattung an eine Bodenstation übertragen. Die übermittelten Daten beinhalten Statusinformationen bezüglich der Lage, Distanz, Beschleunigung und dem Wicklungsverhältnis. Das kamerabasierte Ortungsgerät wertet die Bewegungen mit höchster Präzision aus. Die Experimente werden ungefähr neun Minuten lang ausgeführt, wobei die Abtastfrequenz des Ortungsgeräts 50Hz beträgt.

Experiment 2:Realität

Screenshot (45)

Dieses Experiment dient dazu, das Verhalten eines einzelnen autonomen Quadrokopters zu analysieren. Das Grundverhalten wird entsprechend der Simulation bestätigt. Wir beobachten, dass der Luftroboter zuverlässig andere „Schwarmmitglieder” – in diesem Fall die Arenawände – vermeiden kann. Da kein spezifisches Kontrollkommando an den Quadrokopter gesendet wird, startet dieser mit einer chaotischen Bewegung inmitten der Testumgebung. Das Luftfahrzeug hält autonom seine Position in der Mitte der Arena und vermeidet Kollisionen mit den Wänden in einer Höhe von 1,20m.

Experiment 3: Realität

Hier soll das Verhalten zweier autonomer, sich im Schwarmverhaltensmodus befindlicher Quadrokopter erfasst werden. Bei unserem Konzept der Schwarmbildung nutzen wir eine fast lineare Anziehungs- und eine nicht-lineare Abstoßungspotenzfunktion zwischen den FINken. Das Experiment zeigt eine sehr hohe Instabilität der Luftroboter auf, da diese sich ziellos bewegen. Eine wichtige Beobachtung ist, dass die Luftfahrzeuge zwar meistens mit der Wand kollidieren, jedoch nicht miteinander. Für dieses Verhalten gibt es zwei mögliche Erklärungen:

1. starke Interaktionen zwischen den Quadrokoptern, die durch Luftstrom verursacht wird

2. Störung von Sensordaten eines Quadrokopters durch den anderen

Um dieses Problem zu ermitteln, führen wir morgen die Experimente vier und fünf durch.

Eintrag 8: Experiment 1: Simulation

Um das Verhalten der Quadrokopter zu analysieren, werden wir in nächster Zeit vier Experimente mit entweder einem oder zwei FINken zuerst in der Simulation und dann in der Realität durchführen. Die virtuelle Arena entspricht dabei dem realen Abbild nach den Maßen 4m x 3m sowie einer Höhe von 3,5m. Die Distanzsensoren sind auf ein mittelwertiges Gaußsches Rauschen eingestellt, mit einer Standardabweichung von 0,05m. Der simulierte Luftroboter hat keinen Zugang zu seiner globalen Position und kann nur die Höhe und xy-Koordinaten verändern. Pro Versuch dauert die Simulation circa 90 Sekunden. Der in den Experimenten genutzte Modus ist der Wall-Avoidance-Mode, das heißt, der Lotse kann den Kopter nicht aktiv steuern.

Simulation

Screenshot (42).png

(Bilder der Simulation von Quadrokopter mit Distanzmessung (links) und Positionsverhalten (rechts)

Experiment 1: Simulation

Wie man dem Teil a der folgenden Grafik entnehmen kann, zeigt das Experiment das Verhalten von einem simulierten Quadrokopter. Abhängig von der aktuellen Position in der Arena misst dieser die Distanzen nach vorne und hinten und passt seine Lage dementsprechend an. Wir beobachten, dass der Luftroboter sich trotz verrauschter Sonarmessungen stabil verhält. Im Teil b wird der Versuch diesmal mit zwei FINken ausgeführt. Die Kopter bewegen sich hauptsächlich in der Nähe ihrer Startposition und bewegen sich stabil. Das erwartete Ergebnis wurde bestätigt, wie man den folgenden Grafiken entnehmen kann. Die farblich markierten Bereiche zeigen, wie häufig sich ein Kopter darin aufgehalten hat. Die roten Bereiche charakterisieren einen häufigen Aufenthalt, in dem blauen Bereich war der Kopter eher selten.

Screenshot (43)

Die gerade beschriebenen Experimente zeigen, dass die Quadrokopter in der Simulation trotz lauter Sensormessungen und keinem Zugang zu globalen Positionsinformationen ein stabiles Verhalten aufweisen.

Eintrag 7: Flugmodi

Bei der Suche nach einem geeigneten Flugmodus haben wir uns letztendlich für den Mixed-Manual-Mode entschieden, eine teilautonome Variante. Dieser ist eine Mischung aus dem Wall-Avoidance-Mode und manueller Steuerung. Beim Wall-Avoidance-Mode findet die Kontrolle vollautonom statt, was bedeutet, dass der Kopter Kollisionen mit den Wänden der Testumgebung meidet. Der FINken ist durch einen Algorithmus oder eine Fernbedienung steuerbar, solange er eine sichere Distanz zu allen Objekten einhält, welche von den Sensoren gemessen wird. Wird ein Objekt erkannt, so bekommt der Flugroboter die Anweisung, ein stabiles Grundverhalten einzunehmen. Durch die manuelle Steuerung kann der Lotse die Neigung und die xy-Achse kontrollieren. Der Vorteil des Mixed-Manual-Mode liegt in der simplen Kontrollierbarkeit der FINken.

 

Eintrag 6: Vorstellung der Testumgebung

 

Testumgebung.jpg

Die Testumgebung (FINken Plattform), auch Arena genannt, wurde konstruiert, um darin Tests mit autonomen Quadrokoptern durchzuführen. Dabei werden keine externen Geräte,  Ortsangaben oder rechenbetonte Hilfsmittel benötigt. Ultraschall reflektierende Folien und Netze, die wie eine Art Vorhang wirken umgeben die Arena, um den Beobachter zu schützen. Die Plattform liefert realitätsnahe Daten für Sensoren, Kommunikation und Energieverbrauch und ist darauf ausgerichtet, eine Verbindung zwischen realen und virtuellen Quadrokoptern zu erzeugen. Zudem sollen die Vorteile, die Schwarmroboter mit sich bringen, genutzt werden. Darunter fallen die einfache Variation der Kopteranzahl, eine geringe Fehleranfälligkeit, Anpassung an die Umgebung und räumliche Verteilung. Die Sensorwerte der Quadrokopter werden zur Auswertung an eine Bodenstation gesendet. Zusätzlich kann das Verhalten durch ein kamerabasiertes Ortungssystem, das mit dem Evaluations-PC verbunden ist, ausgewertet werden.

Hier ein Überblick zur Testumgebung:

Screenshot (40)