Проектирует waypoint после контроллера для беспилотного воздушного транспортного средства (UAV) фиксированного крыла. Модель Руководства UAV и блоки Последователя UAV Waypoint являются основными компонентами, которые симулируют модель руководства UAV и генерируют команды для следующего waypoints.

Имитационным моделям часто нужны разные уровни точности во время различных стадий разработки. Во время этапа быстрого прототипирования мы хотели бы быстро экспериментировать и настройки параметров, чтобы протестировать различные автономные алгоритмы. Во время производственной стадии разработки мы хотели бы подтвердить наши алгоритмы против моделей увеличивающейся точности. В этом примере мы демонстрируем метод, чтобы аппроксимировать высокочастотную модель блоком Model Руководства UAV и использовать его, чтобы моделировать и настроить waypoint после системы навигации. Смотрите Настройку Последователь Waypoint для Fixed-Wing UAV. Та же система навигации тестируется против высокочастотной модели, чтобы проверить ее эффективность.

Постоянно развивайте свою модель объекта управления UAV, чтобы сохранить в синхронизации с последней информацией доступный.  

Демонстрирует планирование движения беспилотного воздушного транспортного средства (UAV) фиксированного крыла с помощью быстро исследующего случайного дерева (RRT) алгоритм, учитывая запуск и целевое положение на 3-D карте. Фиксированное крыло UAV является неголономным по своей природе и должен выполнить аэродинамические ограничения как максимальный крен, угол угла тангажа и скорость полета при перемещении между waypoints.

Через инкрементные итерации проектирования, как реализовать маленькую симуляцию мультивертолета к взлету, мухе и земле в другом месте в городской среде.

Демонстрирует включение и взаимодействие через интерфейс с планированием пути бортового компьютера с Программным обеспечением в цикле (SITL) PX4.

Модель реализует waypoint после наряду с предотвращением препятствия на UAV в симулированном сценарии. Модель берет в наборе waypoints и использует 3-D VFH + алгоритм, чтобы обеспечить путь без препятствий.

Демонстрирует, как избежать, чтобы столкновение с движущимися препятствиями на основе концепции [1].The uavScenario препятствия скорости, используемой в этом примере, было на основе, "Симулируют Радарный Датчик, Смонтированный на UAV" пример, который показывает, как сгенерировать обнаружения дорожки движущихся БПЛА близко к автомобилю, оборудованному датчиком.

Демонстрирует, как использовать UAV, оборудованный датчиком лидара, чтобы сопоставить среду в 3D карте заполнения. Та сгенерированная карта заполнения может затем использоваться, чтобы выполнить планирование движения. UAV следует за заданной траекторией через среду. Знание положения БПЛА и облаков точек, полученных в соответствующих местоположениях, используется, чтобы создать карту среды. Положение UAV принято, чтобы быть полностью известным в течение рейса отображения; это также известно как построение карты при известном местоположении. Сгенерированная карта используется для планирования движения. Цель планирования движения состоит в том, чтобы запланировать путь UAV в жилом комплексе, где это используется, чтобы привезти пакеты, поставленные в логическом элементе, к желаемому местоположению крыши в комплексе.