This paper presents a Robot Operating System and Gazebo application to calculate and simulate an optimal route for a drone in an urban environment by developing new ROS packages and executing them along with open-source tools. Firstly, the current regulations about UAS are presented to guide the building of the simulated environment, and multiple path planning algorithms are reviewed to guide the search method selection. After selecting the A-star algorithm, both the 2D and 3D versions of them were implemented in this paper, with both Manhattan and Euclidean distances heuristics. The performance of these algorithms was evaluated considering the distance to be covered by the drone and the execution time of the route planning method, aiming to support algorithm's choice based on the environment in which it will be applied. The algorithm execution time was 3.2 and 17.2 higher when using the Euclidean distance for the 2D and 3D A-star algorithm, respectively. Along with the performance analysis of the algorithm, this paper is also the first step for building a complete UAS Traffic Management (UTM) system simulation using ROS and Gazebo.


翻译:本文件介绍了机器人操作系统和Gazebo应用软件,通过开发新的ROS软件包并连同开放源码工具一起执行,计算和模拟城市环境中无人驾驶飞机的最佳路线。首先,介绍了目前有关UAS的条例,以指导模拟环境的建设,并审查了多种路径规划算法,以指导搜索方法的选择。在选择A星算法后,在曼哈顿和Euclidean距离超高的曼哈顿和Euclidean距离算法中都应用了2D和3D A-star两个版本。这些算法的性能评估考虑到了无人驾驶飞机所要覆盖的距离和路线规划方法的执行时间,目的是支持基于应用该算法的环境的算法选择。在使用2D和3D A-star的EC距离时,算法执行时间分别为3.2和17.2。与对算法的性分析一样,本文也是建立使用ROS和Gazebo的完整的UAS交通管理系统模拟的第一步。

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