LiDAR-based navigation of tethered drones formations in an unknown environment

This research focuses on a particular integrated system called STEM (Systemof TEthered Multicopters). STEM consists of a formation of two or more multicopter drones, tethered to each other and to a ground station. The tethers transport electrical power from the station to the drones and also serve as communication links to coordinate the system as a whole. The thesis describes a high level, centralized control algorithm for the autonomous navigation of such system in an unknown environment, which adopts numerical optimization techniques. The system relies on LiDAR readings, which provide only partial information of the environment surrounding each drone, to build a set of admissible target points for each unit. Then, an optimization problem is solved, to compute the best admissible target point for the sake of reaching a given position in space. The approach is tested in numerical simulations with a realistic model of the system.

Questa ricerca è basata su un sistema integrato noto come STEM (System of TEthered Multicopters). STEM consiste in una formazione di due o più droni, connessi tra loro e ad una stazione di terra mediante cavi. I cavi trasportano energia elettrica dalla stazione ai droni e realizzano una rete di comunicazione in grado di coordinare il sistema intero. Questa tesi descrive un algoritmo di controllo di alto livello, centralizzato, per la navigazione autonoma del sistema in ambienti ignoti, che adotta tecniche di ottimizzazione numerica. Il sistema si basa sulle letture di sensori LiDAR, che forniscono informazioni parziali sull'ambiente che circonda ciascun drone, per costruire un insieme di punti ammissibili per ogni velivolo. Successivamente si risolve un problema di ottimizzazione per selezionare il punto migliore, con lo scopo di raggiungere un determinato punto nello spazio. L'approccio è testato in simulazioni numeriche con un modello realistico del sistema.