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PercEvite Sense and avoid technology for small drones

We will develop a sensor, communication, and processing suite for small drones for autonomously detecting and avoiding ground-based obstacles and flying objects. To avoid ground-based obstacles, we aim for a lightweight, energy-ef... ver más

31/08/2020

TU Delft

899K€

Presupuesto del proyecto: 899K€

Líder del proyecto

TECHNISCHE UNIVERSITEIT DELFT No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 5 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2020-08-31

RPAS-07: Science for higher levels of automa... Specific Challenge:It is expected that, by 2035, our skies will go through a profound change. Where...

I+D

Cerrada hace 8 años

0% 100%

Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

5 Participantes

TU Delft

383.01K€ | Lider

SKYBUS S.L.

350.00K€ | Participante

KU Leuven

339.55K€ | Participante

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Duración del proyecto: 39 meses Fecha Inicio: 2017-05-29
Fecha Fin: 2020-08-31

Líder del proyecto

TECHNISCHE UNIVERSITEIT DELFT No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 899K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto We will develop a sensor, communication, and processing suite for small drones for autonomously detecting and avoiding ground-based obstacles and flying objects. To avoid ground-based obstacles, we aim for a lightweight, energy-efficient sensor and processing package that maximizes payload capacity. Self-supervised learning will allow for a breakthrough in perception range. This will enable effective fusion of stereo vision, motion, appearance, ranging and audio information. Our learning process will allow obstacle detection as far as the camera ‘sees’, rather than the current ± 30 m. For close distances, our solution does without energy expensive active sensors such as lasers or sonar. For collaborative avoidance between drones and other air vehicles, we achieve an interoperable solution by combining multiple communication hardware types (ADSB, 4/5G, WiFi) to exchange information on position, speed, and future waypoints. This will enable drones to successfully avoid other flying vehicles even in a very densely used air space. The probability for a collision in a collaborative scenario will be in the order of 10-9. For non-collaborative avoidance, we rely on sensors and even the communication hardware mentioned above. If a non-collaborative aircraft emits communication signals, for instance to a ground station, this hardware allows to retrieve angular measurements. These measurements can be fused with detection and angle estimations performed with multiple tiny microphones and cameras on board of the detecting drone. We estimate the collision probability in a non-collaborative scenario as 10-6. These performances will be assessed by simulations and extensive real-world tests. The consortium will benefit from the partners’ academic and industrial background with expertise in autonomous flight of very light-weight drones, robust wireless communication, drone design, production, and operation to realize a commercially viable platform.

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