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Authors
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Abstract(s)
Wing-In-Ground-effect (WIG) craft are specialized vehicles that leverage the groundeffect
phenomenon - characterized by increased lift and reduced drag when flying
close to a surface such as water. This effect enables Wing-In-Ground-effect (WIG)
vehicles to achieve higher speeds and carry greater payloads with lower fuel consumption
compared to conventional aircraft. However, the exploitation of groundeffect
presents significant operational challenges: traditional pilots are not typically
trained to maintain sustained flight in this regime, and the near-surface environment
contains numerous dynamic and static obstacles. These complexities require
the development of a robust autonomous navigation and obstacle avoidance system
tailored for WIG applications.
This work presents a multi-sensor multi-target perception system for autonomous
WIG vehicles. The system integrates multiple sensor modalities to exploit their complementary
strengths and minimize individual limitations. It is capable of estimating
the position, velocity, and acceleration (depending on the motion model applied) of
a target with a Kalman filter. The targets are tracked individually, each with an
independent estimator, in which sensor measurements are associated with the Joint
Probabilistic Data Association Filter to guarantee accurate target association even
in cluttered environments. The resulting system provides reliable environmental
awareness and forms a necessary component of an autonomous control framework
for WIG craft.
Wing-In-Ground-effect (WIG) craft sĆ£o veĆculos especializados que exploram o fenómeno ground-effect - caracterizado por um aumento de sustentação e uma redução de resistĆŖncia aerodinĆ¢mica quando voam próximo de uma superfĆcie, como a Ć”gua. Este efeito permite que estas aeronaves atinjam velocidades superiores e transportem cargas mais pesadas com um consumo de combustĆvel reduzido, em comparação com aeronaves convencionais. No entanto, a operação sustentada neste regime apresenta desafios significativos: os pilotos nĆ£o estĆ£o, geralmente, treinados para voar continuamente em ground-effect, e o ambiente próximo Ć superfĆcie estĆ” repleto de obstĆ”culos dinĆ¢micos e estĆ”ticos. Estas complexidades exigem o desenvolvimento de um sistema robusto de navegação autónomo e de desvio de obstĆ”culos, especificamente adaptado a WIG. Este trabalho apresenta um sistema de perceção multi-sensor e multi-alvo para veĆculos WIG autónomos. O sistema integra diversas modalidades sensoriais, aproveitando as qualidades de cada um e mitigando as limitaƧƵes individuais. Pode estimar a posição, velocidade e aceleração (dependendo do modelo de movimento aplicado) de cada alvo, atravĆ©s de um filtro de Kalman. Os alvos sĆ£o rastreados individualmente, cada um com um estimador independente, sendo as mediƧƵes dos sensores associadas atravĆ©s do Joint Probabilistic Data Association Filter, garantindo uma associação precisa mesmo em ambientes congestionados. O sistema resultante fornece uma perceção fiĆ”vel do ambiente envolvente e constitui um componente essencial de um sistema autónomo para aeronaves WIG.
Wing-In-Ground-effect (WIG) craft sĆ£o veĆculos especializados que exploram o fenómeno ground-effect - caracterizado por um aumento de sustentação e uma redução de resistĆŖncia aerodinĆ¢mica quando voam próximo de uma superfĆcie, como a Ć”gua. Este efeito permite que estas aeronaves atinjam velocidades superiores e transportem cargas mais pesadas com um consumo de combustĆvel reduzido, em comparação com aeronaves convencionais. No entanto, a operação sustentada neste regime apresenta desafios significativos: os pilotos nĆ£o estĆ£o, geralmente, treinados para voar continuamente em ground-effect, e o ambiente próximo Ć superfĆcie estĆ” repleto de obstĆ”culos dinĆ¢micos e estĆ”ticos. Estas complexidades exigem o desenvolvimento de um sistema robusto de navegação autónomo e de desvio de obstĆ”culos, especificamente adaptado a WIG. Este trabalho apresenta um sistema de perceção multi-sensor e multi-alvo para veĆculos WIG autónomos. O sistema integra diversas modalidades sensoriais, aproveitando as qualidades de cada um e mitigando as limitaƧƵes individuais. Pode estimar a posição, velocidade e aceleração (dependendo do modelo de movimento aplicado) de cada alvo, atravĆ©s de um filtro de Kalman. Os alvos sĆ£o rastreados individualmente, cada um com um estimador independente, sendo as mediƧƵes dos sensores associadas atravĆ©s do Joint Probabilistic Data Association Filter, garantindo uma associação precisa mesmo em ambientes congestionados. O sistema resultante fornece uma perceção fiĆ”vel do ambiente envolvente e constitui um componente essencial de um sistema autónomo para aeronaves WIG.
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Keywords
Wing-in-Ground craft multi-modal sensor fusion Kalman filter fusão sensorial multi-modal filtro de Kalman
Pedagogical Context
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