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Abstract(s)
The Industry 4.0 revolution requires the automation of more industrial processes. Particularly in warehouse logistics, Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are a key technology for the digital transformation of warehouse management tasks, providing the ability to perform automatic real-time inventory counting, localize hard-to-find items, and reach narrow storage areas. The use of this type of robot poses new challenges, such as UAV indoor localization, navigation, collision avoidance, and fleet management. This thesis proposes an indoor navigation system for a small commercial UAV, with a visual-inertial Graph-SLAM approach, and a simple way for executing user-defined behavior tree missions through the Aerostack framework, in order to achieve an easy, fast, and cost-efficient implementation. A system architecture was presented, with the development of Robot Operating System (ROS) interfaces for the multiple hardware and software elements, and the implementation of new behaviors related to inventory management tasks. The system was tested in an indoor environment, where the executed mission allowed the UAV to take off, navigate to two marked locations, take photos of the markers, and return to the take-off location. The system performance was evaluated by comparing sensor data and the vehicle behavior during the mission with the expected behaviors, according to the mission plan.
A revolução da Indústria 4.0 requer a automação dos processos industriais. Particularmente na logística de armazéns, Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) são uma tecnologia chave para a transformação digital das tarefas de gestão de armazéns, possibilitando a realização de contagem automática de inventário em tempo real, a localização de itens de difícil acesso e a navegação em áreas de armazenamento estreitas. O uso deste tipo de robô apresenta novos desafios, como a localização e navegação indoor de UAVs, prevenção de colisões e gestão de frotas. Esta tese propõe um sistema de navegação visual e inercial em ambientes indoor para um UAV comercial de pequenas dimensões, utilizando Graph-SLAM, e através de uma maneira simples de executar missões definidas em behavior trees pelo utilizador através da framework Aerostack, de forma a alcançar uma implementação fácil, rápida e acessível. Foi apresentada uma arquitetura de sistema, com o desenvolvimento de interfaces Robot Operating System (ROS) para os vários elementos de hardware e software, e a implementação de novos comportamentos relacionados com tarefas de gestão de inventário. O sistema foi testado num ambiente indoor, tendo a missão executada permitido ao UAV descolar, navegar até dois locais marcados, tirar fotos dos marcadores e retornar ao local de descolagem. O sistema foi avaliado comparando os dados dos sensores e o comportamento do veículo durante a missão com os comportamentos esperados, de acordo com os behaviors definidos no plano da missão.
A revolução da Indústria 4.0 requer a automação dos processos industriais. Particularmente na logística de armazéns, Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) são uma tecnologia chave para a transformação digital das tarefas de gestão de armazéns, possibilitando a realização de contagem automática de inventário em tempo real, a localização de itens de difícil acesso e a navegação em áreas de armazenamento estreitas. O uso deste tipo de robô apresenta novos desafios, como a localização e navegação indoor de UAVs, prevenção de colisões e gestão de frotas. Esta tese propõe um sistema de navegação visual e inercial em ambientes indoor para um UAV comercial de pequenas dimensões, utilizando Graph-SLAM, e através de uma maneira simples de executar missões definidas em behavior trees pelo utilizador através da framework Aerostack, de forma a alcançar uma implementação fácil, rápida e acessível. Foi apresentada uma arquitetura de sistema, com o desenvolvimento de interfaces Robot Operating System (ROS) para os vários elementos de hardware e software, e a implementação de novos comportamentos relacionados com tarefas de gestão de inventário. O sistema foi testado num ambiente indoor, tendo a missão executada permitido ao UAV descolar, navegar até dois locais marcados, tirar fotos dos marcadores e retornar ao local de descolagem. O sistema foi avaliado comparando os dados dos sensores e o comportamento do veículo durante a missão com os comportamentos esperados, de acordo com os behaviors definidos no plano da missão.
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Keywords
UAV Indoor navigation Industry 4.0 Behavior trees Mission execution Warehouse Logistics Inventory management ROS Aerostack Indústria 4.0 Execução de missões Armazéns Logística Gestão de inventário