Software Infrastructure for a UAV Testbed For Ice Management Guidance and Estimation Algorithms
Håvard Håkon Raaen · 61 · 2013
Flere og flere olje- og gassressurser har blitt avdekket i nordomradene de siste arene. Storrelsen pa disse gjor at olje- og gasselskaper har begynt a vende seg mot disse og jobber mot a utvinne omradene. Med olje- og gassutvinning i nordomradene oppstar nye problemstillinger som man har vaert foruten frem til na. Pa grunn av forekomster av is kompliseres utvinningen i den grad at nye verktoy for a sikre en trygg prosess ma utvikles. For at et skip skal kunne drille etter olje eller gass ma omgivelsene rundt observeres. Isflak ma overvakes nar det gjelder posisjon, hastighet, tetthett tykkelse og storrelse. Til dette er det foreslatt a benytte seg ubemannede fly utstyrt med sensorer som for eksempel et kamera. I denne oppgaven blir et rammeverk for Parrot AR.Drone 2.0 videreutviklet for a kunne vaere en plattform til a teste kartleggingsalgoritmer og isestimeringsalgoritmer. Parrot AR.Drone 2.0 er et helikopter med fire propeller utstyrt med to kamera, hoydemaler, et akselerometer og et gyroskop. En banefolgende algoritme blir implementert for a kunne samle inn bildedata for a gjore en kartlegging av et rom. Pa grunn av tidkrevende problemer og utstyrsfeil rekker ikke oppgaven a komme med resultater pa kartleggingen. Implementasjon er derimot diskutert. Det blir foreslatt a ga bort fra en hybrid med C++ og MATLAB, for heller kun a la rammeverket vaere i C++. Arsakene til disse er at hastigheten til programmet blir mye lavere med MATLAB. I tillegg blir feil funnet i dokumentasjon til AR.Drone 2.0 SDK fremlagt. Avslutningsvis blir det foreslatt a ga bort fra en hybrid med C++ og MATLAB, for heller kun a la rammeverket vaere i C++. Arsakene til disse er at hastigheten til programmet blir mye lavere med MATLAB. Det blir ogsa foreslatt a undersoke muligheten for a utfore online estimering av is med generering av bane.