MARC

 008240612s2021      us  |||||||||||||||c||eng  d
■001000016931046
■00520240214095900
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798380619837
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI28774410
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a629.8
■1001  ▼aBucki,  Nathan  Leo.
■24510▼aEnhancing  Quadcopter  Capabilities  via  Design  and  Control▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]:▼bUniversity  of  California,  Berkeley.  ▼c2021
■260  1▼aAnn  Arbor  :▼bProQuest  Dissertations  &  Theses,  ▼c2021
■300    ▼a1  online  resource(106  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-04,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Mueller,  Mark.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  California,  Berkeley,  2021.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aIn  recent  years,  quadcopters  have  gained  remarkable  popularity  in  a  wide  range  of  industries.  Given  that  the  utility  of  quadcopters  has  already  been  extensively  demonstrated,  this  dissertation  explores  changes  to  the  design  and  control  of  conventional  quadcopters  which  either  enable  operation  in  new  environments,  allow  for  novel  tasks  to  be  performed,  or  reduce  computational  hardware  requirements.Two  novel  designs  are  presented  in  this  dissertation.  First,  we  explore  the  use  of  angular  momentum  to  reduce  the  sensitivity  of  a  vehicle  to  torque  disturbances.  We  show  both  theoretically  and  experimentally  how  torque  disturbance  sensitivity  monotonically  decreases  with  increasing  net  angular  momentum  of  the  vehicle  when  using  an  appropriately  designed  controller,  and  discuss  how  this  effect  scales  with  vehicle  size.  Second,  we  consider  the  use  of  passive  (i.e.  unactuated)  mechanisms  to  expand  the  types  of  tasks  a  quadcopter  can  perform.  Specifically,  we  demonstrate  how  a  vehicle  with  freely  rotating  arms  can  change  shape  mid-flight,  allowing  for  traversal  of  narrow  passageways,  simple  manipulation,  and  perching  behaviors.Next,  two  algorithms  are  presented  which  enable  autonomous  flight  in  known  and  unknown  environments.  Both  algorithms  are  focused  on  improving  the  time  required  to  check  whether  a  given  trajectory  collides  with  the  environment,  reducing  the  computational  power  requirements  of  onboard  computers  used  the  fly  the  vehicle.  The  first  method  is  used  to  quickly  determine  whether  a  given  trajectory  collides  with  a  convex  obstacle,  enabling  the  avoidance  of  both  static  and  dynamic  obstacles.  The  second  method  allows  for  operation  in  previously  unseen  environments  by  using  depth  images  from  an  onboard  sensor  to  represent  the  environment.  Rectangular  pyramids  are  used  to  partition  the  free-space  of  the  depth  image,  which  enable  highly  efficient  collision  checking  between  trajectories  and  the  environment.Each  proposed  design  and  algorithm  is  demonstrated  experimentally  on  custom  hardware,  and  relevant  code  has  been  made  publicly  available  where  appropriate.
■590    ▼aSchool  code:  0028.
■650  4▼aRobotics.
■650  4▼aDesign.
■650  4▼aComputer  science.
■653    ▼aAerial  vehicles
■653    ▼aControl
■653    ▼aPath  planning
■653    ▼aQuadcopters
■690    ▼a0771
■690    ▼a0389
■690    ▼a0984
■71020▼aUniversity  of  California,  Berkeley▼bMechanical  Engineering.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-04B.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0028
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2021
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16931046▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서