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HELICOPTER PATH PLANNING USING U-NET INFORMED BIASED SAMPLING

Mattenklodt, Lukas und Paintner, Rafael und Keßler, Christoph (2023) HELICOPTER PATH PLANNING USING U-NET INFORMED BIASED SAMPLING. In: DLRK. DEUTSCHER LUFT- UND RAUMFAHRTKONGRESS 2023, 2023-09-19 - 2023-09-21, Stuttgart, Deutschland.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
4MB

Kurzfassung

To increase the safety of helicopter operations during missions in close proximity to obstacles under degraded visual conditions, assistance systems such as obstacle-avoiding path planning algorithms can be used. However, conventional planners may take a long time to find a suitable solution, respectively to converge to an optimum, when used in high dimensional state spaces. This paper describes a method to enhance the convergence time of sampling-based nonholonomic path planning algorithms. To accomplish this, the sampling distribution is biased towards the most promising regions. These distributions are approximated based on the obstacle scenery as well as start and goal state using a U-NET and artificial potential fields. Experiments were conducted with the proposed technique implemented into a BIT*-algorithm - which demonstrated a reduction in average path cost - and into an RRT-algorithm, resulting in improvements in the overall solution cost. This paper applies the described optimization method to planning problems in three dimensions, considering simplified helicopter kinematics, using an expanded Dubins state space

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/198351/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:HELICOPTER PATH PLANNING USING U-NET INFORMED BIASED SAMPLING
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Mattenklodt, Lukaslukas.mattenklodt (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Paintner, Rafaelrafael.paintner (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Keßler, ChristophChristoph.Kessler (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:19 September 2023
Erschienen in:DLRK
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Path Planning, Machine Learning, Dubins Path
Veranstaltungstitel:DEUTSCHER LUFT- UND RAUMFAHRTKONGRESS 2023
Veranstaltungsort:Stuttgart, Deutschland
Veranstaltungsart:nationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:19 September 2023
Veranstaltungsende:21 September 2023
Veranstalter :DGLR
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Effizientes Luftfahrzeug
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L EV - Effizientes Luftfahrzeug
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Virtueller Hubschrauber und Validierung
Standort: Braunschweig
Institute & Einrichtungen:Institut für Flugsystemtechnik > Hubschrauber
Institut für Flugsystemtechnik > Sichere Systeme und System Engineering
Institut für Flugsystemtechnik > Leitungsbereich FT
Hinterlegt von: Paintner, Rafael
Hinterlegt am:28 Nov 2023 11:33
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:58

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