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内容简介：

麻省理工学院的室内多辆飞行测试平台Mario Valenti, Brett Bethke, Daniel Dale, Adrian Frank,James McGrew, Spencer Ahrens, Jonathan P. How, and John Vian摘要：本文和视频呈现的是为了研究在长时间受控环境中的无人机的室内飞行试验平台的组成和飞行测试。该试验台使用真正的硬件检查一个或多个车辆的健康管理研究问题，如车辆故障，加油，维修。这个试验台可以针对空中和地面的在一个大的室内飞行测试区域自主运行的车辆，可以用来执行许多不同的任务场景。这个实验平台的成功很大程度上是与我们实验车辆，传感器的选择，系统的指挥和控制结构有很大关系。视频显示了过去一年从单一到多车的飞行测试结果。背景无人驾驶汽车已经被许多组织通过来自从数英里外的复杂的操作员站的操作，对其感兴趣的对象进行定位，观察和评估。虽然许多研究人员一直在讨论多智能体自主操作1,2，认为对自治任务组如何进行健康管理需要做更多的工作。在过去，术语“健康管理”是在组件故障的事件用于定义主动监测和管理车辆的子系统(如飞行控制、燃料管理、航空电子设备)的系统。在上文的多个车辆操作中，这个定义可以扩展到多智能体组织自治：团队参与一项任务作为一个“车辆系统 “，每个车辆是一个多智能体团队的每一个子系统等等。如在3所述，许多研究团队使用户外测试平台来验证关于理论创新无人机的概念4 567。此外，还建立了一定数量的室内台研究多智能体活动8,9。这些实验台有大量的局限性，这使得无人机团队为调查健康管理而执行大规模，长时间任务的效率有限。例如，户外平台只能在适当的天气和环境条件中测试。此外，这些室外无人机通常也需要一个大的支持团队，使长期测试的后勤困难且成本昂贵。此外，许多室内台都是在一个2D或3D有限的飞行卷中操作。相比之下，麻省理工学院室内试验台是专门设计来研究在一定受控环境中长期的任务。本试验台用于实现和分析嵌入舰队和车辆健康状态到任务和无人机的规划的技术性能。特别是，我们正在使用真正的硬件研究有关车辆和多主体健康管理问题，如车辆故障、加油和维护。这个试验台由空中和地面车辆组成，允许研究人员进行测试各种各样的任务场景。我们已经证明了一定数量的协调测试飞行(使用自主地面和空中车辆)。目前，我们正在实现多于四个飞行器在典型尺寸的房间的飞行，并且它在一天的任何时候或任何长度的时间的飞行测试，只需要一个操作员设置测试平台。试验台的核心是一个全球性的计算系统，得出整个房间的所有车辆的准确，高带宽的位置和姿态数据。我们试验台配置不需要修改就可以添加子硬件实现无线遥控。因此，这个平台是理想的快速原型的任务管理算法，因为它可以仅需要一个人便可长时间操作，这在相比支持外部飞行的成本只占了小部分。试验台的结构和组件如图1所示，试验台结构有四个主要组成：一个任务规划层，用来设置系统目标和监控系统的进程，一个任务分配层，这(一般来说)分配具体任务的车辆或车辆去组支持总体任务目标，一个轨迹设计层，引导每个车辆及其子系统在如何最好地执行实际的任务提供的任务处理层，一个控制处理层，被设计用来开展上层系统设定的活动。注意，在决策过程中，系统每个组件的健康信息都提供给在架构的每个组件使用。这个健康监测组件是设计来评估每个组件的性能，并提供反馈其他系统(和运营商)关于其进步和任务有效性。这种信息是用剩下的系统潜在的调整或重定向其使命和/或任务目标作为任务正在发生。图1：测试平台结构框图这些健康管理算法在一个现实的，实时的环境中的实时能力来测试和演示中，我们开发了一种低成本的，室内的测试环境，可以在更长的时间周期，在受控环境中使用。在平台所用的车辆市售-现货（COTS）的R / C车的设计是耐用和安全 - 使它们适合室内飞行测试平台。此外，没有结构性或电子的修改在空气中在这些飞行试验使用的车辆，这有助于最大限度地飞行时间，并降低电机/刀片组件应力。此系统上完成所有的计算基于地面的计算机，其中有两颗AMD 64位Opteron处理器， 2 GB内存，并运行Gentoo Linux的。这台电脑，并从车辆的控制计算机的RS-232连接到汽车的R / C发射机超过变送器的教练接口发送过来的控制和处理命令处理。一个维科 MX相机系统10是用来检测车辆的实时位置和方向。轻量的反射球通过附加到车辆的结构，维科MX相机系统可以跟踪和计算各车辆的位置和方向信息120赫兹与10毫秒的延迟。然后，这些数据通过以太网传输到每辆车的地面控制计算机。此外，该试验台的设计与自动化系统的任务管理器。由于系统中的每个飞行器起飞，自主降落，自主任务管理器管理所有空中和地面车辆控制系统中使用这些任务命令（如图2所示）。因此，可多辆的任务的情况（例如，搜索，持久监视）组织和实施自主的任务管理器。最后，该系统被设计为允许操作者发出命令，通过操作员界面，其中包括测试区域中的对象和3D显示一个图形用户界面，显示车辆的健康和状态数据的任何车辆（在任何时候），任务信息，以及其他任务相关的数据图2：测试平台指挥和控制体系结构欲了解更多信息和有关这项研究的论文，请访问致谢笔者想感谢斯宾塞阿伦斯，格伦图尼埃尔和迈克尔罗宾斯在项目的宝贵援助。贝思克布雷特想感谢赫兹基金会和美国工程教育学会的鼎力支持本研究。这项研究已经在华盛顿州西雅图的波音鬼怪工程慷慨支持。研究还资助部分AFOSR授予FA9550 -04-1 -0458。参考文献1B. Shargel P. Gaudiano ， E. Bonabeau ， B.克拉夫， “控制无人机群：虫虫可以教我们什么， ”第二届AIAA无人无限系统，技术，运营航天会议，圣地亚哥的法律程序中2003年9月，CA 。2 H. Paruanak ， S.布鲁克纳， J.奥德尔， “虫群协调多无人机协同感知”在第二届AIAA无人无限系统，技术，运营航天会议，圣地亚哥，加利福尼亚州， 9月进行的法律程序2003年。 3 瓦伦蒂， B.贝思克， G.菲奥雷， J.如何E.干扰素， “室内多辆飞行试验台的故障检测，隔离和恢复，” AIAA制导，导航程序，和控制会议和展览，梯形校正， CO ， 2006年8月。4 D.垫片， H.涌， HJ金，沙斯特里， “自主探索未知的城市环境中的无人机，”诉讼中的AIAA制导，导航，控制会议和展览，旧金山，加利福尼亚州， 2005年8月。5 E.国王M. Alighanbari的， Y.桑田，和JP如何“协调和控制实验测试平台多辆， ”诉讼中的IEEE美国控制会议，2004年。 6 纳尔逊博士， DB理发， TW麦克莱恩， RW胡子， “向量场的小型无人飞行器”，在2006年美国控制会议， 2006年6月，明尼苏达州明尼阿波利斯市的重要路径跟踪。7 G.霍夫曼， DG Rajnarayan ， SL Waslander ， D.多斯塔尔， JS长， C.汤姆林“，斯坦福大学的试验台自主旋翼机多Agent控制（ STARMAC ）的，”在诉讼中的第23届数字航空电子2004年11月，盐湖城， UT系统会议。8 TJ辜 Vanderbilt嵌入式计算平台自主车（ VECPAV ） 8 ，“ / kootj /项目/ VECPAV / 2006年7月。9 O.荷兰， J.伍兹， RD纳迪和A.克拉克， “超越群酥松：的UltraSwarm ， ”在2005年IEEE群酥松研讨会，帕萨迪纳，加利福尼亚州2005年6月进行的法律程序中。10维科“，机Vicon MX系统， ： ” /products/viconmx.html ， 2006年7月。作者简介：1.IEEE会员，博士候选人，电气工程和计算机科学系，麻省理工学院，剑桥， MA 02139 valenti2.IEEE学生会员，S.M.候选人，航空航天部，麻省理工学院，剑桥， MA 02139 bbethke3.工程硕士。候选人，电气工程和计算机科学系，麻省理工学院，剑桥， MA 02139 ddale4.航空航天部，麻省理工学院，剑桥， MA 02139, frank的访问学生，5.S.M.候选人，航空航天部，麻省