Automated Conflict Management Framework Development for Autonomous Aerial and Ground Vehicles

Abstract

The number of aerial- and ground-based unmanned vehicles and operations is expected to significantly expand in the near future. While aviation traditionally has an excellent safety record in managing conflicts, the current approaches will not be able to provide safe and efficient operations in the future. This paper presents the development of a novel framework integrating autonomous aerial and ground vehicles to facilitate short- and mid-term tactical conflict management. The methodology presents the development of a modular web service framework to develop new conflict management algorithms. This new framework is aimed at managing urban and peri-urban traffic of unmanned ground vehicles and assisting the introduction of urban air mobility into the same framework. A set of high-level system requirements is defined. The incremental development of two versions of the system prototype is presented. The discussions highlight the lessons learnt while implementing and testing the conflict management system and the introduced version of the stop-and-go resolution algorithm and defines the identified future development directions. Operation of the system was successfully demonstrated using real hardware. The developed framework implements short- and mid-term conflict management methodologies in a safe, resource efficient and scalable manner and can be used for the further development and the evaluation of various methods integrating aerial- and ground-based autonomous vehicles.

UAV, UAS, RPA, drón, robotrepülőgép – új technológiák alkalmazása 2. rész

“…A többiek vegyes gépparkkal dolgoztak. [21] A 10. ábra szerint a drónok alkalmazásában ma már a civil felhasználás a meghatározó, még akkor is, ha a katonai alkalmazással együtt számolják a részben védelmi feladatokat is ellátó rendfenntartást, és a vagyonvédelmet is. Figyelemre méltó, hogy a katasztrófavédelem, az élővilág megfigyelése, a mezőgazdaság, a vagyonkezelés és a rendfenntartás céljaira alkalmazzák a legtöbb pilóta nélküli légi eszközt.…”

“…Figyelemre méltó, hogy a katasztrófavédelem, az élővilág megfigyelése, a mezőgazdaság, a vagyonkezelés és a rendfenntartás céljaira alkalmazzák a legtöbb pilóta nélküli légi eszközt. [21] A civil drónok esetében is fontos a szakszerű elnevezés. Ezek olyan repülőgépek, amelyek fedélzetén nincs pilóta, így lehet akár embert is szállítani a drónnal, amely részben autonóm üzemmódban, részben műveleti központból felügyelve használhatnak légi taxiként.…”

“…• a drónközlekedésre ki kell alakítani egy megfelelő közlekedési rendszert "légi úthálózattal" (12. ábra), amelyben az UAV-k kijelölt utakon repülnek, és ezek az utak nem keresztezik egymást; (13. ábra) [21], • a forgalom ellenőrzésének támogatása az infrastruktúrában (a házak falába, az utakba) épített mikroérzékelők sokaságával; • az akadályokat és egymást érzékelő és elkerülő rendszerek, a drónok együttes repülését megoldó eljárások kifejlesztése és alkalmazása; [22] • automatizált központi felügyeleti és menedzselő rendszer kiépítése. Ez a rövid gondolatmenet is mutatja, hogy a drónok polgári alkalmazása előtt még sok feladatot kell megoldani, de a fejlődés töretlen, és egyre gyorsabb.…”

“…Drón irányváltoztatása városi környezetben, előre adott repülési pályák alkalmazásakor. 1. sávváltás, 2. repülés az új párhuzamos sávban, 3. emelkedés (vagy süllyedés) a keresztező pálya szintjére, 4. állandó magasságon végrehajtott irányváltás, 5. haladás az új sávban a tervezett irányba, 6. besorolás a légi folyosó sávjába és a repülés folytatása [21] Haditechnika magazint már olvashatja a laptapir.hu weboldalon is! Letöltheti táblagépre, okostelefonra, így bárhol, bármikor eléri.…”

Advances in Automated Driving Systems

“…In simulation of Automated Driving (AD) functions, modelling of camera sensors is often carried out with physical modelling; however, research in [6] presented an alternative with phenomenological modeling. Article [7] introduced a conflicted management framework, especially focusing on aiming at managing urban and peri-urban traffic. The potential of implementing AI into vehicle guidance, demonstrated on the safety of ACC, was investigated in [8].…”