Tesis:
Contributions to Drone Fleet Mission Planning and Monitoring
- Autor: CAMPAÑA RAMOS, Iván
- Título: Contributions to Drone Fleet Mission Planning and Monitoring
- Fecha: 2020
- Materia: Sin materia definida
- Escuela: E.T.S. DE INGENIEROS DE TELECOMUNICACION
- Departamentos: SEÑALES, SISTEMAS Y RADIOCOMUNICACIONES
- Acceso electrónico: http://oa.upm.es/65852/
- Director/a 1º: BESADA PORTAS, Juan Alberto
- Resumen: Los servicios basados en los vehículos aéreos no tripulados están todavía en sus primeras fases. Pero los escenarios futuros prevén espacios aéreos urbanos y no urbanos compartidos por múltiples vehículos aéreos no tripulados con misiones muy diferentes como pueden ser la prestación de servicios logísticos, la respuesta a emergencias o el transporte, entre otros muchos. En estos escenarios aparece la figura del proveedor de servicio, que puede ser un autoridad pública o una empresa, quien tendrá en propiedad y operará una flota de vehículos aéreos teledirigidos y que en ocasiones podrá pagar a operadores de drones externos para que realicen ciertos vuelos específicos. La aparición de una herramienta para definir con facilidad la misión, calcular la trayectoria óptima y vigilar la ejecución de la misión en tiempo real beneficiará, en todas las situaciones posibles, al usuario que necesite un servicio gestionando una flota de drones. Esta tesis propone un sistema que puede contribuir a la gestión y control de flotas de drones constituido por una arquitectura basada en microservicios que permite la planificación de misiones y la vigilancia de los drones durante su ejecución. La arquitectura está formada por una serie de microservicios que contienen la principal lógica del sistema: el Servicio de Planificación de Misión, el Servicio de Planificación de Vuelo, el Servicio de Predicción de Trayectoria y el Servicio de Seguimiento y Monitorización. Primero, esta tesis describe los requisitos necesarios que debe cumplir una herramienta de planificación de misiones para la realización de operaciones urbanas y no urbanas. Esta herramienta es capaz de diseñar planes de vuelo teniendo en consideración las restricciones de vuelo y las limitaciones aeroespaciales. El Servicio de Planificación de Misión permite la definición de diferentes tipos de misiones que pueden ir desde las inspecciones hasta las entregas. Estos servicios de planificación y predicción están diseñados para trabajar coordinadamente con otros servicios externos a cargo de la distribución de recursos aeroespaciales de muy bajo nivel como pueden ser las geocercas y las aerovías que presenta una determinada zona. Con esta información, el Servicio de Planificación de Vuelo es capaz de proporcionar un plan de vuelo que cumpla con todas las restricciones vigentes. Por otro lado, el Servicio de Predicción de Trayectoria utiliza un lenguaje formal para describir las instrucciones de una aeronave de tipo quadrotor (QR-AIDL) cuyo objetivo es predecir de forma precisa las instrucciones de guía que modelan las trayectorias de este tipo de aeronaves de forma unívoca permitiendo la obtención eficiente de una trayectoria común. Gracias a este servicio se obtiene la trayectoria que va a seguir un dron para ejecutar una misión. Al tratarse de una herramienta para gestionar una flota de drones, estos servicios de planificación deben proporcionar planes de vuelo que cualquier dron pueda interpretar. Por esta motivo, la herramienta presenta un traductor de planes de vuelo a lenguaje MAVLink para que puedan realizarse las misiones planificadas por cualquier tipo de dron presente en la flota. La función de vigilancia se encarga de estimar la posición y cinemática de los drones a partir de las medidas de los sensores disponibles y el análisis de su comportamiento. Para ello, lo primero que debe hacer este servicio es el filtrado de las medidas que llegan al sistema mediante una fusión de datos provenientes de diferentes tipos de sensores (cooperativos y no cooperativos), así como de la telemetría que envían los drones. Se ha propuesto que el Servicio de Seguimiento y Monitorización esté formado por un sistema que utiliza dos filtros en paralelo (basado en mapa, robusto) con una lógica de selección para obtener la estimación de la posición de los blancos con una mayor precisión. Por otro lado, la función de monitorización se encarga de detectar los posibles conflictos que pueda haber en el espacio aéreo que ocupa la misión ejecutada por el dron captado. Esta funcionalidad emplea las posiciones filtradas de los blancos para comprobar el comportamiento del dron frente a una serie de restricciones y limitaciones espacio-temporales. Esta tesis presenta contribuciones en todos y cada uno de los servicios de los que se compone el sistema que puede contribuir a la gestión y control de flotas de drones. Por último, se presentan resultados que demuestran el correcto funcionamiento de cada uno de los servicios de los que se compone la herramienta, así como su actuación en conjunto. Finalmente se presentan las principales conclusiones de esta tesis, así como las posibles futuras líneas de investigación. ----------ABSTRACT---------- UAV-based services are still in their early stages. While future scenarios foresee urban and non-urban air spaces shared by multiple UAVs with very different missions such as logistics, emergency response or transport, among many others. The figure of the service provider, which may be a public authority or a company, appears in these scenarios. The service provider will own and operate a fleet of drones and may sometimes pay external drone operators to carry out certain specific flights. The appearance of a tool to easily define the mission, calculate the optimal trajectory and monitor the execution of the mission in real time will benefit the user who needs a service managing a fleet of drones. This thesis proposes a system, that can contribute to the management and control of drone fleets, constituted by an architecture based on microservices that allows the planning of missions and the monitoring of drones during their execution. The architecture presented is composed by a series of microservices that contain the main logic of the system: the Mission Planning Service, the Flight Planning Service, the Trajectory Prediction Service and the Tracking and Monitoring Service. First, this thesis describes the necessary requirements that a mission planning tool must meet in order to carry out urban and non-urban operations. This tool is capable of designing flight plans taking into consideration flight restrictions and aerospace limitations. The Mission Planning Service allows the definition of different types of missions that can range from inspections to deliveries. These planning and prediction services are designed to work in coordination with other external services in charge of the distribution of very low level aerospace resources such as geofencing and airways in a given area. With this information, the Flight Planning Service is able to provide a flight plan that meets all current restrictions. On the other hand, the Trajectory Prediction Service uses a formal language to describe the instructions of a quadrotor type aircraft (QR-AIDL) whose objective is to accurately predict the guidance instructions that model the trajectories of this type of aircraft in a univocal way allowing the efficient obtaining of a common trajectory. Thanks to this service, the trajectory that a drone will follow to execute a mission is obtained. As a tool for managing a drone fleet, these planning services must provide flight plans that any drone can interpret. For this reason, the tool features a flight plan translator into MAVLink language so that planned missions can be performed by any type of drone present in the fleet. The monitoring function is responsible for estimating the precise position and kinematics of the drones from the measurements of the available sensors and the analysis of its behaviour. To do this, the first thing this service must do is filter the measurements that arrive at the system by merging data from different types of sensors (cooperative and non-cooperative), as well as the telemetry sent by the drones. It has been proposed that the Tracking and Monitoring Service should consist of a system that uses two filters in parallel (map-based, robust) with a selection logic to obtain the estimate of the position of the targets with greater precision. On the other hand, the monitoring function is in charge of detecting possible conflicts in the airspace occupied by the mission executed by the tracked drone. This functionality uses the filtered positions of the targets to check the behaviour of the drone against a number of space and time constraints. This thesis presents contributions in each one of the services that make up the system that can contribute to the management and control of drone fleets. Finally, results which demonstrate the correct performance of each of the services of which the tool is composed are presented, as well as their performance as a whole. Finally, the main conclusions of this thesis are presented, as well as possible future lines of research.