Dieses Dokument beschäftigt sich mit der selbst-organisierenden Kollisionsvermeidung von autonomen UAVs (Unmanned Aerial Vehicle), die allein oder im Schwarm fliegen. Künftige UAV-basierte Anwendungen können zur Entstehung eines Flugverkehrs führen, bei dem sich UAVs von unterschiedlichen Nutzern mit unterschiedlichen Zielen, allein oder im Schwarm, den Luftraum teilen müssen. In solch dynamischen Szenarios sind Kollisionen zwischen UAVs möglich. Um diese Situationen zu vermeiden, schlagen wir Algorithmen vor, die auf selbstorganisiertem Aufbau von Verkehrsinfrastrukturen, wie Kreisverkehr und Straßen, basieren. Dank einer selbst entworfenen experimentellen Plattform und verbesserten Simulationsumgebung haben wir Algorithmen geschafft, die unter realistische Bedingungen sichere Flugmanövern generieren. Dadurch vermeiden UAVs Kollisionen, Schwärme halten zusammen und alle UAVs kommen sicher zum Ziel. Wir präsentieren die Ergebnisse in Simulationen sowie Experimenten und analysieren die Leistung der Algorithmen und deren Begrenzungen.
In this work, we deal with the collision avoidance problem in UAVs (Unmanned Aerial Vehicle) flying alone or in a flock. In the future, different UAV-based applications may generate urban air traffic. Autonomous UAVs from different users, flying alone or in a flock, and with different goals will share the air space. In such a dynamic scenario, collisions may happen. To avoid them, we propose algorithms that rely on the self-organized emergence of virtual traffic infrastructures such as roundabouts and roads. With our developed experimental platform for autonomous UAVs and an improved simulation environment, we have achieved algorithms that provide maneuvers, which work under non-ideal conditions. Thus, UAVs avoid collisions, fly in flocks, and reach the goal safely. We present simulation and experiment results and analyze the algorithms' performance under different conditions and scenarios.