Vison-Aided Inertial Navigation Systems for UAVs in GPS-denied Environments

GPS 受限环境中无人机的视觉辅助惯性导航系统

基本信息

  • 批准号:
    567030-2021
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.91万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Alliance Grants
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2021-01-01 至 2022-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Over the years, technology has generated countless opportunities and resources which have shaped the way we live and interact with the world. Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), commonly known as drones, are undeniably among the most significant technological advances of the past few decades. Drones are becoming crucial in countless applications such as search and rescue operations, infrastructure inspection, and package delivery, to name a few. This technology has huge potential to play a major role in the world's future landscape, contributing to the creation of many businesses and jobs. According to a recent report by MarketsandMarketsTM, the overall UAV market is estimated to be USD 27.4 billion in 2021 and is projected to reach USD 58.4 billion by 2026. Despite the tireless efforts of the research community and the steady progress in this field, there are still several technical issues that need to be worked out to pave the path forward to fully autonomous UAVs.The most challenging technical hurdles to overcome are related to the development of reliable localization, perception, control, and decision-making systems that can handle highly unpredictable and extreme situations. The proposed research project, in collaboration with the Canadian industrial partner Quanser, aims to address some challenging issues pertaining to the design and real-time implementation of reliable vision-based inertial navigation systems for UAV applications in GPS-denied environments, taking into consideration the practical limitations of the sensors. Quanser will bring the required practical expertise and infrastructure to test and validate our autonomous navigation algorithms, which will allow an effective translation of our theoretical research developments into industrial-grade products.#(cr)#(lf)Au fil des ans, la technologie a généré d'innombrables opportunités et ressources qui ont façonné notre façon de vivre et d'interagir avec le monde. Les véhicules aériens sans pilote (UAV), communément appelés drones, comptent indéniablement parmi les avancées technologiques les plus importantes de ces dernières décennies. Les drones deviennent essentiels dans d'innombrables applications telles que les opérations de recherche et de sauvetage, l'inspection des infrastructures et la livraison de colis, pour n'en nommer que quelques-unes. Cette technologie a un énorme potentiel pour jouer un rôle majeur dans le paysage futur du monde, contribuant à la création de nombreuses entreprises et emplois. Selon un récent rapport de MarketsandMarketsTM, le marché global des drones est estimé à 27,4 milliards USD en 2021 et devrait atteindre 58,4 milliards USD d'ici 2026. Malgré les efforts inlassables de la communauté des chercheurs et les progrès constants dans ce domaine, plusieurs problèmes techniques doivent encore être résolus pour ouvrir la voie à des drones entièrement autonomes. Les obstacles techniques les plus difficiles à surmonter sont liés au développement de systèmes fiables de localisation, de perception, de contrôle et de prise de décision capables de gérer des situations extrêmement imprévisibles et extrêmes. Le projet de recherche proposé, en collaboration avec le partenaire industriel canadien Quanser, vise à résoudre certains problèmes difficiles liés à la mise en oeuvre en temps réel de systèmes de navigation inertielle fiables basés sur la vision pour les applications d'UAV dans des environnements sans GPS, en tenant compte des limitations pratiques des capteurs. Quanser apportera l'expertise pratique et l'infrastructure nécessaires pour tester et valider nos algorithmes de navigation autonome, ce qui permettra un transfert efficace de nos développements de recherche théorique en produits de qualité industrielle.
多年来,技术创造了无数的机会和资源,塑造了我们生活和与世界互动的方式。无人机(UAV),通常被称为无人机,是过去几十年来最重要的技术进步之一。无人机在搜索和救援行动、基础设施检查和包裹递送等无数应用中变得至关重要。这项技术具有巨大的潜力,在世界未来的格局中发挥重要作用,有助于创造许多企业和就业机会。根据MarketsandMarketsTM最近的一份报告,2021年整个无人机市场估计为274亿美元,预计到2026年将达到584亿美元。 尽管研究界做出了不懈的努力,并且在这一领域取得了稳步的进展,但仍有一些技术问题需要解决,以便为完全自主的无人机铺平道路。最具挑战性的技术障碍需要克服,这些技术障碍与可靠的定位、感知、控制和决策系统的开发有关,这些系统可以处理高度不可预测和极端的情况。拟议的研究项目与加拿大工业合作伙伴Quanser合作,旨在解决一些具有挑战性的问题,这些问题涉及在GPS拒绝环境中为无人机应用设计和实时实现可靠的基于视觉的惯性导航系统,同时考虑到传感器的实际限制。 Quanser将带来所需的实用专业知识和基础设施来测试和验证我们的自主导航算法,这将使我们的理论研究开发有效地转化为工业级产品。(cr)#(如果)Au fil des ans,la technologie a généré d'innombrables opportunités et resources qui ont façonné notre façon de vivre et d'interagir avec le monde.无人驾驶飞行器(UAV),即所谓的无人驾驶飞机,其重要性取决于先进技术。无人驾驶飞机在不知名的应用中必不可少,因为无人驾驶飞机的研究和保护、基础设施检查和Colis的生存等业务都是不知名的。这一技术有可能在未来的世界舞台上发挥更大的作用,为创造更多的企业和雇员作出贡献。Selon un récent rapport de MarketsandMarketsTM,le marché global des drones est estimé à 27,4 milliards USD en 2021 et devrait atteindre 58,4 milliards USD d'ici 2026.尽管在该领域中,共同体的努力和不断的进步是不可或缺的,但许多技术问题仍然是我们在整个无人机领域中的理想解决方案。这些技术上的障碍使surmonter面临巨大困难,这些障碍Au是定位、感知、控制和评估系统的障碍,这些系统能够在不可能和不可能的情况下做出决定。该研究项目是与加拿大Quanser公司的工业合作伙伴合作提出的,目的是解决基于无人驾驶飞行器在无全球定位系统的飞行器中应用的设想的惯性导航系统的临时工作中遇到的某些困难,同时考虑到飞行器的实用限制。Quanser approtera l'expertise pratique et l'infrastructure nécessaires pour tester et valider nos algorithmes de navigation autonome,ce qui permettra un transfer efficacy de nos decherche théorique en produits de qualité industrielle.

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Tayebi, Abdelhamid其他文献

Distributed Consensus Algorithms for a Class of High-Order Multi-Agent Systems on Directed Graphs
  • DOI:
    10.1109/tac.2018.2799520
  • 发表时间:
    2018-10-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Abdessameud, Abdelkader;Tayebi, Abdelhamid
  • 通讯作者:
    Tayebi, Abdelhamid
Attitude stabilization of a VTOL quadrotor aircraft
Adaptive Attitude Tracking Control of Rigid Body Systems With Unknown Inertia and Gyro-Bias
  • DOI:
    10.1109/tac.2018.2808443
  • 发表时间:
    2018-11-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Benallegue, Abdelaziz;Chitour, Yacine;Tayebi, Abdelhamid
  • 通讯作者:
    Tayebi, Abdelhamid
Inertial Vector Measurements Based Velocity-Free Attitude Stabilization
  • DOI:
    10.1109/tac.2013.2256689
  • 发表时间:
    2013-11-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Tayebi, Abdelhamid;Roberts, Andrew;Benallegue, Abdelaziz
  • 通讯作者:
    Benallegue, Abdelaziz
Hybrid Nonlinear Observers for Inertial Navigation Using Landmark Measurements
  • DOI:
    10.1109/tac.2020.2972213
  • 发表时间:
    2020-12-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Wang, Miaomiao;Tayebi, Abdelhamid
  • 通讯作者:
    Tayebi, Abdelhamid

Tayebi, Abdelhamid的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Tayebi, Abdelhamid', 18)}}的其他基金

Advanced Autonomous Navigation Systems for UAVs
先进的无人机自主导航系统
  • 批准号:
    RGPIN-2020-06270
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Advanced Autonomous Vehicles Research Laboratory
先进自动驾驶汽车研究实验室
  • 批准号:
    RTI-2023-00512
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Research Tools and Instruments
Advanced Autonomous Navigation Systems for UAVs
先进的无人机自主导航系统
  • 批准号:
    RGPIN-2020-06270
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Advanced Autonomous Navigation Systems for UAVs
先进的无人机自主导航系统
  • 批准号:
    RGPIN-2020-06270
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Autonomous Navigation Systems Design for VTOL-UAVs
垂直起降无人机自主导航系统设计
  • 批准号:
    228465-2013
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Autonomous Navigation Systems Design for VTOL-UAVs
垂直起降无人机自主导航系统设计
  • 批准号:
    228465-2013
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Autonomous Navigation Systems Design for VTOL-UAVs
垂直起降无人机自主导航系统设计
  • 批准号:
    228465-2013
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Autonomous Navigation Systems Design for VTOL-UAVs
垂直起降无人机自主导航系统设计
  • 批准号:
    228465-2013
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Autonomous Navigation Systems Design for VTOL-UAVs
垂直起降无人机自主导航系统设计
  • 批准号:
    446200-2013
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Accelerator Supplements
Autonomous Navigation Systems Design for VTOL-UAVs
垂直起降无人机自主导航系统设计
  • 批准号:
    228465-2013
  • 财政年份:
    2014
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual

相似海外基金

Catalyst aided regeneration of nonaqueous absorbent for low temperature CO2 capture
用于低温二氧化碳捕获的非水吸收剂的催化剂辅助再生
  • 批准号:
    EP/Y026527/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Fellowship
CAREER: SmartCAD: Shaping The Next Revolution in Computer-Aided Design
职业生涯:SmartCAD:塑造计算机辅助设计的下一场革命
  • 批准号:
    2339249
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Conference: 10th International Conference on Foundations of Computer Aided Process Design (FOCAPD-2024): Designing for the Future Digital and Carbon Neutral Economy
会议:第十届计算机辅助过程设计基础国际会议(FOCAPD-2024):为未来数字和碳中和经济设计
  • 批准号:
    2413592
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Standard Grant
SBIR Phase I: Methods for Embedding User Data into 3D Generative AI Computer-aided-Design Models
SBIR 第一阶段:将用户数据嵌入 3D 生成式 AI 计算机辅助设计模型的方法
  • 批准号:
    2335491
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: CIF: Medium: Fundamental Limits of Cache-aided Multi-user Private Function Retrieval
协作研究:CIF:中:缓存辅助多用户私有函数检索的基本限制
  • 批准号:
    2312229
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
SBIR Phase II: Computer Aided Design Toolkit for Desktop Digital Fabrication of Circuits on Paper
SBIR 第二阶段:用于纸上电路桌面数字制造的计算机辅助设计工具包
  • 批准号:
    2233004
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Cooperative Agreement
Computer-aided design and development of isoform selective inhibitors of Casein Kinase 1
酪蛋白激酶 1 异构体选择性抑制剂的计算机辅助设计和开发
  • 批准号:
    10629703
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
Computer-Aided Triage of Body CT Scans with Deep Learning
利用深度学习对身体 CT 扫描进行计算机辅助分类
  • 批准号:
    10585553
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
Every Datapoint Counts: Atmosphere-aided Flare Studies in the Rubin era
每个数据点都很重要:鲁宾时代的大气辅助耀斑研究
  • 批准号:
    2308016
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Computer-aided detection chest X-ray findings in people with culture-confirmed pulmonary tuberculosis versus non-tuberculous mycobacteria infection in a low-TB incidence setting
低结核病发病率环境中经培养确诊的肺结核患者与非结核分枝杆菌感染患者的计算机辅助检测胸部 X 线检查结果
  • 批准号:
    481014
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.91万
  • 项目类别:
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了