Power Line Perception on Aerial Robots for Autonomous Cable Landing and Recharging

Nicolaj Haarhøj Malle*

*Kontaktforfatter

Publikation: AfhandlingPh.d.-afhandling

59 Downloads (Pure)

Abstract

Denne ph.d.-afhandling undersøger, hvilke hardware- og softwarekomponenter en drone skal udstyres med for at muliggøre autonome flyvninger nær højspændingsluftledninger for at lande pa dem ˚ og lade fra dem. Malet er at udvikle en drone med evnen til at opfatte individuelle højspændingskabler ˚ i sine omgivelser og bruge den information til at føre dronen sikkert til et kabel, hvorpa dronen kan ˚ lande og genoplade sine batterier fra. Droner udstyret med muligheden for at genoplade sig selv fra det globale elnet har potentialet for betydeligt at forøge antallet af mader, man kan anvende droner ˚ pa. Drones4Safety-projektet undersøger, hvorvidt autonome, selvopladende droner vil kunne bruges ˚ til kontinuerligt at inspicere og overvage kritisk infrastruktur som elledninger, broer, og jernbaner. ˚ Uden behov for mennesker til at styre dem eller udskifte deres batterier vil sadanne droner kunne øge ˚ frekvensen af inspektioner og dermed sikre sikker anvendelse af infrastruktur samt rettidig vedligeholdelse.


For at afgøre, hvilke sensorteknologier der ville være bedst egnede til at opfatte elledningerne nær dronen, udførtes en undersøgelse og efterfølgende evaluering af egnede sensorer pa markedet. Grun- ˚ det resultaterne heraf besluttede vi at benytte FMCW mmWave radar som hovedsensor i systemet. Sadanne enheder er sm ˚ a, billige og solid-state og er i stand til at detektere strømledningskabler p ˚ a af- ˚ stande større end 30 meter. Med denne sensor blev der udviklet et system til elledningsopfattelse, som blev integreret pa en drone ved hjælp af ROS2 og PX4. Dette prototypesystem var i stand til p ˚ alideligt ˚ at estimere individuelle luftledningers afstand og retning. Baseret pa dette blev autonome luftled- ˚ ningsbevidste flyvemanøvrer demonstreret i en udendørs luftledningstestfacilitet. For at give dronen mulighed for at søge efter og identificere passende landingssteder pa en elledning, blev funktion- ˚ alitet til autonomt at følge og rekonstruere elnetinfrastrukturen udviklet og testet pa flere lokationer, ˚ heriblandt distributionsledninger og letbaneinfrastruktur. Erfaringerne fra de tidligere prototyper blev brugt til at konstruere en sidste prototype med det formal at demonstrere de manøvrer, der kræves ˚ for at genoplade fra jævnstrømsledninger, specifikt en dobbelt strømledningslanding der kræves for at forbinde høj- og lavspænding gennem et ladekredsløb. Igangværende og fremtidige forskningsindsatser er dedikeret til at forfine selvopladningskonceptet for at kunne bringe teknologien til det bredest mulige udvalg af droner og robotter.
OriginalsprogEngelsk
Bevilgende institution
  • Syddansk Universitet
Vejledere/rådgivere
  • Ebeid, Emad Samuel Malki, Hovedvejleder
  • Midtiby, Henrik Skov, Bivejleder
Dato for forsvar15. nov. 2023
Udgiver
DOI
StatusUdgivet - 12. okt. 2023

Bibliografisk note

Financial support
Research grants: The work undertaken as part of this thesis has been supported by Innovation Fund Denmark under the Drones4Energy project No. 8057-00038A as well as the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreements No. 861111 (Drones4Safety) and No. 871479 (AERIAL-CORE).
Travel grants: Additionally, my research visit to the Robotics and Perception Group at the University of Zurich was generously supported by the Christian and Ottilia Brorson’s Foundation, Thomas B. Thrige’s Foundation, and Manufacturer P. A. Fisker’s Foundation for technical-scientific research.

Note vedr. afhandling

Den fulde afhandling kan læses på SDUs bibliotek.

Fingeraftryk

Dyk ned i forskningsemnerne om 'Power Line Perception on Aerial Robots for Autonomous Cable Landing and Recharging'. Sammen danner de et unikt fingeraftryk.

Citationsformater