Integrated architecture for vision-based indoor localization and mapping of a quadrotor micro-air vehicle

Atualmente os sistemas de pilotagem autónoma de quadricópteros estão a ser desenvolvidos de forma a efetuarem navegação em espaços exteriores, onde o sinal de GPS pode ser utilizado para definir waypoints de navegação, modos de position e altitude hold, returning home, entre outros. Contudo, o problema de navegação autónoma em espaços fechados sem que se utilize um sistema de posicionamento global dentro de uma sala, subsiste como um problema desafiante e sem solução fechada. Grande parte das soluções são baseadas em sensores dispendiosos, como o LIDAR ou como sistemas de posicionamento externos (p.ex. Vicon, Optitrack). Algumas destas soluções reservam a capacidade de processamento de dados dos sensores e dos algoritmos mais exigentes para sistemas de computação exteriores ao veículo, o que também retira a componente de autonomia total que se pretende num veículo com estas características. O objetivo desta tese pretende, assim, a preparação de um sistema aéreo não-tripulado de pequeno porte, nomeadamente um quadricóptero, que integre diferentes módulos que lhe permitam simultânea localização e mapeamento em espaços interiores onde o sinal GPS ´e negado, utilizando, para tal, uma câmara RGB-D, em conjunto com outros sensores internos e externos do quadricóptero, integrados num sistema que processa o posicionamento baseado em visão e com o qual se pretende que efectue, num futuro próximo, planeamento de movimento para navegação. O resultado deste trabalho foi uma arquitetura integrada para análise de módulos de localização, mapeamento e navegação, baseada em hardware aberto e barato e frameworks state-of-the-art disponíveis em código aberto. Foi também possível testar parcialmente alguns módulos de localização, sob certas condições de ensaio e certos parâmetros dos algoritmos. A capacidade de mapeamento da framework também foi testada e aprovada. A framework obtida encontra-se pronta para navegação, necessitando apenas de alguns ajustes e testes.

Nowdays, the existing systems for autonomous quadrotor control are being developed in order to perform navigation in outdoor areas where the GPS signal can be used to define navigational waypoints and define flight modes like position and altitude hold, returning home, among others. However, the problem of autonomous navigation in closed areas, without using a global positioning system inside a room, remains a challenging problem with no closed solution. Most solutions are based on expensive sensors such as LIDAR or external positioning (f.e. Vicon, Optitrack) systems. Some of these solutions allow the capability of processing data from sensors and algorithms for external systems, which removes the intended fully autonomous component in a vehicle with such features. Thus, this thesis aims at preparing a small unmanned aircraft system, more specifically, a quadrotor, that integrates different modules which will allow simultaneous indoor localization and mapping where GPS signal is denied, using for such a RGB-D camera, in conjunction with other internal and external quadrotor sensors, integrated into a system that processes vision-based positioning and it is intended to carry out, in the near future, motion planning for navigation. The result of this thesis was an integrated architecture for testing localization, mapping and navigation modules, based on open-source and inexpensive hardware and available state-of-the-art frameworks. It was also possible to partially test some localization frameworks, under certain test conditions and algorithm parameters. The mapping capability of the framework was also tested and approved. The obtained framework is navigation ready, needing only some adjustments and testing.