Indoor inertial navigation of AR.Drone 2.0 with the assistance of tags

The aim of this thesis is to implement the autonomous navigation in a GPS-denied indoor environment with a drone at low cost, which is based on the inertial data and the aid of visual tags. As a possible testbed for UAV autonomous navigation, the use of the Parrot AR.Drone 2.0 quadcopter has been proposed. In this thesis, an autonomous indoor navigation solution is proposed that the sensor data from IMU and others are used to estimate the position for INS with AR tags set in the front of the drone and oriented roundel patterns laid on the ground are used to provide the visual instructions for the flight path of the drone. Firstly, the basic theory of the AR tag recognition and positioning, the position estimation based on the data fusion with EKF and the PID control of the position are introduced. Then, the ground station software codes based on ROS with C/C++ language are developed, which includes the drone driver, AR marker detection, position estimation and control, and keyboard control. Finally, the experiments of basic communication with the drone, hovering on the oriented tag in its direction, AR markers localization and tracking, and autonomous navigation test were performed. The experimental results show that the navigation solution proposed in this thesis can complete the autonomous four-point target navigation flight with 14 m × 6 m rectangular trajectory. Compared with relying solely on the traditional inertial navigation system, the navigation distance can be further extended in the room. It indicates that the proposed autonomous navigation solution has a certain practical significance.

Lo scopo di questa tesi è di implementare la navigazione autonoma in un ambiente interno negato di GPS con un drone a basso costo, che si basa sui dati inerziali e sull'aiuto di etichette visive. Come possibile banco di prova per la navigazione autonoma UAV, è stato proposto l'uso del quadricottero Parrot AR.Drone 2.0. In questa tesi, viene proposta una soluzione di navigazione interna autonoma nella quale i dati del sensore dell'IMU e di altri siano usati per stimare la posizione dell'INS tramite etichette AR poste nella parte anteriore del drone e i modelli orientati circolarmente posati a terra sono usati per fornire le istruzioni visive per la traiettoria di volo del drone. In primo luogo vengono introdotte la teoria di base del riconoscimento e posizionamento del tag AR, la stima della posizione basata sulla fusione dei dati per mezzo dell'EKF e il controllo PID della posizione. In seguito vengono sviluppati i codici software della stazione di terra basati su ROS con linguaggio C / C ++ che include il driver dei droni, la localizazzione del marker AR, la stima e il controllo della posizione e della tastiera. Infine, sono stati eseguiti gli esperimenti di comunicazione di base con il drone, con il tag orientato nella sua direzione, la localizzazione dei marker AR e il test di navigazione autonomo. I risultati sperimentali mostrano che la soluzione di navigazione proposta in questa tesi può completare il volo di navigazione a bersaglio autonoma a quattro punti con una traiettoria rettangolare di 14 m × 6 m. Rispetto al semplice utilizzo del tradizionale sistema di navigazione inerziale, la distanza di navigazione può essere ulteriormente estesa nella stanza. Indica che la soluzione di navigazione autonoma proposta ha un certo significato pratico.