In this work, we address the problem of deploying a team of mobile sensing agents for monitoring a 3-D structure. A function for measuring the quality of the vision is defined and we use a line search method for optimizing the pose of single sensors. The algorithm is extended for collaborative coverage, exploiting intermittent communication between pairs of agents. The algorithm is enriched with a collision avoidance method for working in a constrained environment. All the proposed algorithms are tested in simulations and real-word aerial robots. ; Sammanfattning: Denna avhandling är inriktad på problemet att distribuera ett uppsättning av mobila sensorer för övervakningen av en 3-dimensionella struktur. En funktion för att mäta kvaliteten på visionen definieras och vi använder en rad sökmetod för att optimera posen av varje sensor. Algoritmen algoritmen utvidgas till multiagent täckning, genom att använda intermittent kommunikation mellan par av agenter. Algoritmen är berikad med en kollisionsundvikande metod för att arbeta i en begränsad miljö. Alla de föreslagna algoritmerna testas i simuleringar samt verkliga flygrobotar.


    Zugriff

    Download


    Exportieren, teilen und zitieren



    Titel :

    Motion planning for coverage with vision-inspired sensors


    Beteiligte:

    Erscheinungsdatum :

    2016-01-01


    Medientyp :

    Hochschulschrift


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Englisch



    Klassifikation :

    DDC:    629



    Dynamic resource-aware corner detection for bio-inspired vision sensors

    Mohamed S. A. S. / Yasin J. N. / Haghbayan M. -H. et al. | BASE | 2020

    Freier Zugriff

    Area Coverage Planning with 3-axis Steerable, 2D Framing Sensors

    Chien, Steve / Trowbridge, Michael / Lewellen, Garett et al. | NTRS | 2019


    Area coverage planning with 3-axis steerable, 2D framing sensors

    Chien, Steve / Trowbridge, Michael / Lewellan, Garett et al. | NTRS | 2018


    Area Coverage Planning with 3-axis Steerable, 2D Framing Sensors

    Chien, Steve / Trowbridge, Michael / Lewellen, Garett et al. | NTRS | 2019