A Vision-based Quadrotor Swarm for the participation in the 2013 International Micro Air Vehicle Competition

Pestana Puerta, Jesús; Sanchez Lopez, Jose Luis; Puente Yusty, Paloma de La; Carrió Fernández, Adrián y Campoy Cervera, Pascual (2014). A Vision-based Quadrotor Swarm for the participation in the 2013 International Micro Air Vehicle Competition. En: "2014 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS)", 27-30 May 2014, Orlando, Florida, USA. ISBN 9781479923762. pp. 617-622. https://doi.org/10.1109/ICUAS.2014.6842305.

Descripción

Título: A Vision-based Quadrotor Swarm for the participation in the 2013 International Micro Air Vehicle Competition
Autor/es:
  • Pestana Puerta, Jesús
  • Sanchez Lopez, Jose Luis
  • Puente Yusty, Paloma de La
  • Carrió Fernández, Adrián
  • Campoy Cervera, Pascual
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: 2014 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS)
Fechas del Evento: 27-30 May 2014
Lugar del Evento: Orlando, Florida, USA
Título del Libro: 2014 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS). Conference Proceedings.
Fecha: Junio 2014
ISBN: 9781479923762
Materias:
Escuela: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Departamento: Automática, Ingeniería Electrónica e Informática Industrial [hasta 2014]
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

This paper presents a completely autonomous solution to participate in the 2013 International Micro Air Vehicle Indoor Flight Competition (IMAV2013). Our proposal is a modular multi-robot swarm architecture, based on the Robot Operating System (ROS) software framework, where the only information shared among swarm agents is each robot's position. Each swarm agent consists of an AR Drone 2.0 quadrotor connected to a laptop which runs the software architecture. In order to present a completely visual-based solution the localization problem is simplified by the usage of ArUco visual markers. These visual markers are used to sense and map obstacles and to improve the pose estimation based on the IMU and optical data flow by means of an Extended Kalman Filter localization and mapping method. The presented solution and the performance of the CVG UPM team were awarded with the First Prize in the Indoors Autonomy Challenge of the IMAV2013 competition.

Proyectos asociados

TipoCódigoAcrónimoResponsableTítulo
Gobierno de EspañaDPI2010-20751-C02-01Sin especificarSin especificarSin especificar

Más información

ID de Registro: 45796
Identificador DC: http://oa.upm.es/45796/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:45796
Identificador DOI: 10.1109/ICUAS.2014.6842305
URL Oficial: http://www.uasconferences.com/
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 10 May 2017 09:10
Ultima Modificación: 10 May 2017 09:10
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