A computer vision line-tracking algorithm for UAV GNSS-aided guidance

The interest and the possible applications of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have been increasing at a fast rate in the last few years. Despite the recent technological evolution, mainly constituted by the miniaturization of sensors, flight control units and payloads, UAVs have shown limits in terms of accuracy and reliability. In particular, whenever inspection and monitoring applications are involved, such as, e.g., in the case of photovoltaic (PV) plants, correct tracking of the desired trajectory and accurate positioning above the region of interest assume a major importance. However, UAV outdoor navigation is currently based on the integration of Inertial Measurement Unit (IMU) and Global Navigation Satellite System (GNSS) information while the mission is usually planned in the form of waypoints using a Ground Control Station (GCS) software exploiting georeferenced maps. The error in the representation of the object of interest in the georeferenced map, combined with the inherent GNSS inaccuracy can constitute a significant degradation of the inspections quality. The purpose of this thesis is the one of combining vision with control on the waypoint position to achieve precise vision-based line tracking for a multirotor UAV. The project, in particular for what concerns the vision algorithm, will be specifically designed for the application in PV plants inspections. However, the same concept can be applied in any applications in which line tracking is involved, e.g., power lines inspections. The vision-based line-tracking guidance law is implemented and validated in simulation environments. Eventually, the algorithm is successfully tested and validated through experimental activity in Flying Arena for Rotorcraft Technologies (FlyART) of Aerospace Systems and Control Laboratory (ASCL) of Politecnico di Milano.

L'interesse e le possibili applicazioni degli Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) stanno crescendo molto velocemente negli ultimi anni. Nonostante la recente evoluzione tecnologica, costituita principalmente dalla miniaturizzazione dei sensori, delle unità dedite al controllo e dei carichi paganti, gli UAV hanno mostrato limiti in termini di accuratezza e affidabilità. In particolare, in applicazioni di ispezione e monitoraggio, come nel caso di impianti fotovoltaici, il rispetto della traiettoria desirata e un accurato posizionamento sulle regioni di interesse assumono una grande importanza. Attualmente la navigazione outdoor degli UAV è basata sull'integrazione di informazioni provenienti da piattaforme inerziali e dal sistema satellitare globale di navigazione, mentre la pianificazione del volo avviene tramite l'inserimento di waypoint su apposite stazioni di controllo che sfruttano mappe georeferenziate. L'errore nella rappresentazione dell'oggetto di interesse nella mappa georeferenziata, combinato con l'intrinseca inaccuratezza del sistema di navigazione globale, può costituire un significativo decremento della qualità dell'ispezione. Lo scopo della tesi è quello di combinare tecniche di visione artificiale con il controllo della posizione dei waypoint per ottenere un preciso allineamento di un drone multirotore con la traiettoria desiderata. Dal punto di vista della visione, l'algoritmo è stato concepito per essere utilizzato in applicazioni di ispezione di impianti fotovoltaici. Tuttavia, lo stesso concetto può essere generalizzato per qualsiasi applicazione che coinvolga l'allineamento con un oggetto desiderato in cui siano presenti caratteristiche lineari. La legge di guida è validata in simulazione e, infine, testata e validata con successo attraverso l’attività sperimentale condotta nell’arena FlyART del laboratorio di controllo e sistemi aerospaziali (ASCL) del Politecnico di Milano.