Our approach was extensively evaluated in simulation and in real‐world flight tests on three different helicopter systems for duration of more than 109 autonomous hours and 590 pilot‐in‐the‐loop hours. We use a data‐driven approach that maps a planning context to a diverse list of planning algorithms that maximize the likelihood of success. Secondly, to deal with the diverse planning scenarios that may arise, we hedge our bets with an ensemble of planners. Our framework invokes a long‐term route optimizer, which feeds a receding‐horizon planner which in turn feeds a high‐fidelity safety executive. First, we compose an approximate solution by cascading various modules that can efficiently solve different relaxations of the planning problem. Our approach is based on two key insights. Here we present the first comprehensive approach to planning safe trajectories for autonomous helicopters from takeoff to landing. Prior work has shown results for only parts of the problem. ![]() However, the dynamics of these aircraft, prevailing wind conditions, the need to operate over a variety of speeds and stringent safety requirements make it difficult to generate safe plans for these systems. Nous pouvons aussi déduire la densité des particules en suspension ainsi que l'indice de réfraction des particules dans le THz.Īutonomous flight of unmanned full‐size rotor‐craft has the potential to enable many new applications. L'efficacité d'extinction dans la bande THz peut directement être extraite de ces mesures simultanées. Dans un second temps, nous présentons une expérience originale de mesure d'atténuation simultanée dans le térahertz et le visible par une suspension de sable. A notre connaissance, aucune étude théorique complète évalue les performances d'un imageur sub-térahertz en condition de brownout.De plus, certaines évaluations expérimentales réalisées jusqu'à aujourd'hui semblent incohérentes entre elles.Nous proposons donc un modèle complet, que nous avons confronté avec succès avec une simulation Monte Carlo, pour évaluer les performances d'un tel imageur. Le système doit aussi être compact et fonctionner en temps réel.La bande sub-terahertz semble la plus appropriée car elle répond a priori à tous ces critères. L'onde doit pouvoir pénétrer à travers le milieu diffusant et apporter une résolution suffisante pour détecter des obstacles. Un tel système doit présenter des propriétés particulières. Une solution est d'embarquer sur l'aéronef un système d'imagerie qui permettrait de visualiser la zone d'atterrissage à travers ce nuage de sable. Ce nuage peut être épais de plusieurs dizaines de mètres et atténue, voire annule, la visibilité du pilote. Le brownout est un nuage de sable soulevé par le souffle du rotor de l'hélicoptère en milieu désertique. The results highlight the need for not only improved ability to see through DVE, but also for improved algorithms to monitor and report DVE conditions. ![]() These experiments showed the capability to penetrate through mild DVE but the perceptual capabilities became degraded with the densest brownouts. ![]() Tests were conducted with the m3’s lidar and a lightweight synthetic aperture radar in rain, smoke, snow, and controlled brownout experiments. This paper presents the results of initial tests with the Near Earth perception system in a variety of DVE conditions and analyzes them from the perspective of mission performance and risk. The m3’s long-range lidar scanned the helicopter’s path and the perception software detected obstacles and found safe locations for the helicopter to land. ![]() In 2014, Near Earth Autonomy established a baseline perception system for autonomous rotorcraft operating in clear air conditions, when its m3 sensor suite and perception software enabled autonomous, no-hover landings onto unprepared sites populated with obstacles. When DVE occurs, the aircraft autonomy system needs to be able to function regardless of the obscurant level. Unmanned cargo delivery to combat outposts will inevitably involve operations in degraded visual environments (DVE).
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