Integration of Battery Fuel Consumption Models into a Path Planning Problem for Unmanned Aircraft Systems

Kurzfassung

In dieser Arbeit wird ein universelles Multicoptermodell hergeleitet, welches sich einfach anpassen lässt, um verschiedene Multicopter Konfigurationen zu repräsentieren, die Teil eines heterogenen Drohnenschwarm sind. Zusätzlich wird ein universelles Energieverbrauchsmodell für elektrisch betriebene Drohnen aufgestellt. Dieses Modell bestimmt verschiedene Größen des Akkumulators, abhängig von den Drehgeschwindigkeiten der Drohnenmotoren. Durch diese Relation lässt es sich für allerart elektrisch betriebener Drohnen anpassen. Als Beispiel wird ein Modell eines Quadrocopters mit dessen Energieverbrauch hergeleitet und die Modellparameter identifiziert. Die um ihren Energie�verbrauch erweiterten Multicoptermodelle werden diskretisiert und in ihrer Ordnung reduziert, sodass sie für eine zweidimensionale Pfadplanung genutzt werden können. Der verwendete moving-horizon Pfadplanungsalgorithmus für Drohnenschwärme in einer dynamischen Umgebung beruht auf den Konzepten von gemischt-ganzzahliger linearer Programmierung und modellprädiktiver Regelung. Bisher besitzt dieser die Fähigkeit die physikalischen Eigenschaften der Drohnen zu berücksichtigen, Hindernisse zu umfliegen, Kollisionen zwischen den einzelnen Drohnen zu vermeiden und ein festgelegtes Gebiet abzusuchen. Zur Weiterentwicklung, werden die erweiterten Multicoptermodelle integriert, die modellprädiktive Regelung angepasst und situationsbedingte Funktionen hinzugefügt, welche die Performanz des Pfadplanungsalgorithmus verbessern. Als Resultat kann der Pfadplanungsalgorithmus zusätzlich den Energieverbrauch der Drohnen berücksichtigen, sodass Pfade generiert werden, die Manöver mit niedrigem Energieverbrauch bevorzugen. Außerdem wird eine weit entladene Drohne zurück zu ihrer Startposition geführt, wo sie sich abschaltet. Dies verhindert, dass sich der Akkumulator zu einem Grad entlädt, der ihn beschädigen würde