Gas Source Localization and Gas Distribution Mapping with a Micro-Drone

Abstract

The objective of this Ph.D. thesis is the development and validation of a VTOL-based (Vertical Take Off and Landing) micro-drone for the measurement of gas concentrations, to locate gas emission sources, and to build gas distribution maps. Gas distribution mapping and localization of a static gas source are complex tasks due to the turbulent nature of gas transport under natural conditions [1] and becomes even more challenging when airborne. This is especially so, when using a VTOL-based micro-drone that induces disturbances through its rotors, which heavily affects gas distribution. Besides the adaptation of a micro-drone for gas concentration measurements, a novel method for the determination of the wind vector in real-time is presented. The on-board sensors for the flight control of the micro-drone provide a basis for the wind vector calculation. Furthermore, robot operating software for controlling the micro-drone autonomously is developed and used to validate the algorithms developed within this Ph.D. thesis in simulations and real-world experiments. Three biologically inspired algorithms for locating gas sources are adapted and developed for use with the micro-drone: the surge- cast algorithm (a variant of the silkworm moth algorithm) [2], the zigzag / dung beetle algorithm [3], and a newly developed algorithm called “pseudo gradient algorithm”. The latter extracts from two spatially separated measuring positions the information necessary (concentration gradient and mean wind direction) to follow a gas plume to its emission source. The performance of the algorithms is evaluated in simulations and real-world experiments. The distance overhead and the gas source localization success rate are used as main performance criteria for comparing the algorithms. Next, a new method for gas source localization (GSL) based on a particle filter (PF) is presented. Each particle represents a weighted hypothesis of the gas source position. As a first step, the PF-based GSL algorithm uses gas and wind measurements to reason about the trajectory of a gas patch since it was released by the gas source until it reaches the measurement position of the micro-drone. Because of the chaotic nature of wind, an uncertainty about the wind direction has to be considered in the reconstruction process, which extends this trajectory to a patch path envelope (PPE). In general, the PPE describes the envelope of an area which the gas patch has passed with high probability. Then, the weights of the particles are updated based on the PPE. Given a uniform wind field over the search space and a single gas source, the reconstruction of multiple trajectories at different measurement locations using sufficient gas and wind measurements can lead to an accurate estimate of the gas source location, whose distance to the true source location is used as the main performance criterion. Simulations and real-world experiments are used to validate the proposed method. The aspect of environmental monitoring with a micro-drone is also discussed. Two different sampling approaches are suggested in order to address this problem. One method is the use of a predefined sweeping trajectory to explore the target area with the micro-drone in real-world gas distribution mapping experiments. As an alternative sampling approach an adaptive strategy is presented, which suggests next sampling points based on an artificial potential field to direct the micro-drone towards areas of high predictive mean and high predictive variance, while maximizing the coverage area. The purpose of the sensor planning component is to reduce the time that is necessary to converge to the final gas distribution model or to reliably identify important parameters of the distribution such as areas of high concentration. It is demonstrated that gas distribution models can provide an accurate estimate of the location of stationary gas sources. These strategies have been successfully tested in a variety of real-world experiments in different scenarios of gas release using different gas sensors to verify the reproducibility of the experiments. The adaptive strategy was also successfully validated in simulations using predefined sweeping trajectories as reference criteria. The results of this Ph.D. thesis reflect the applicability of gas-sensitive micro-drones in a variety of scenarios of gas release. Effective counteractive measures can be set in motion after accidents involving gas emissions with the aid of spatially resolved gas concentration and wind data collected with micro-drones. Monitoring of geochemically active regions, landfills, CO2 storage facilities, and the localization of gas leaks are further areas of application.

Die Zielsetzung der Dissertation ist die Entwicklung und Validierung einer VTOL-fähigen (Vertical Take Off and Landing) Mikrodrohne zur Messung von Gaskonzentrationen, zur Lokalisierung von Gasemissionsquellen und zur Erstellung von Gasverteilungskarten. Neben der Adaption einer Mikrodrohne zur Gaskonzentrationsmessung wird ein neuartiges Verfahren zur Bestimmung des Windvektors in Echtzeit realisiert. Die Basis für die Windvektorberechnung bildet die Onboard-Sensorik zur Flugregelung der Mikrodrohne. Weiterhin wird eine neuartige Software zur autonomen Steuerung der Mikrodrohne vorgestellt, mit der eine ausführliche Validierung der im Rahmen dieser Dissertation entwickelten Algorithmen in Simulationen und Realexperimenten durchgeführt wird. Zwei biologisch inspirierte Algorithmen zur Lokalisierung von Gasquellen wurden für den Einsatz mit der Mikrodrohne angepasst – die Entwicklung eines dritten Algorithmus wird ebenfalls beschrieben. Dieser Algorithmus extrahiert aus zwei räumlich getrennten Messpunkten die notwendigen Informationen (Konzentrationsgradient und mittlere Windrichtungen) um einer Gasfahne bis hin zur Emissionsquelle zu folgen. Die Leistungsfähigkeit der Algorithmen wurde in Simulationen und Realexperimenten bestimmt, wobei als Vergleichskriterium dabei die Abweichung der von der Mikrodrohne erstellten Trajektorie im Vergleich zur Ideallinie und die Erfolgsquote beim Lokalisieren der Gasquelle herangezogen wurden. Im Anschluss wird eine neue Methode zur Quelllokalisierung beruhend auf einem Partikelfilter präsentiert. Dabei steht jedes Partikel für eine gewichtete Hypothese der Quellposition. Im ersten Schritt rekonstruiert der Partikelfilter anhand der Messdaten der Mikrodrohne den Weg, den das Gas von der Quelle bis zur Messposition genommen haben könnte, und aktualisiert auf Basis dieser Berechnung die Gewichtung der Partikel. Unsicherheiten bezüglich der gemessenen Windrichtung werden dabei in Form eines sich öffnenden Wind-Kegels in Flächenprojektion (2D) berücksichtigt. Ausgehend von mehreren Messpositionen kann schließlich eine gute Schätzung der Quellposition erfolgen, deren Abweichung dabei ein Kriterium der Leistungsfähigkeit des Algorithmus darstellt. Simulationen und Realexperimente dienen hierbei zur Validierung des Verfahrens. Auch auf den Aspekt der Umweltbeobachtung von Gasverteilungen mit einer Mikrodrohne wird eingegangen. Hierzu werden zwei Messstrategien zur Modellierung der Gasverteilung verglichen. Eine Strategie sieht die Messung entlang vordefinierter Sweeping-Trajektorien vor, wohingegen ein weiterer Ansatz adaptiv neue Messpositionen auf Basis eines kontinuierlich aktualisierten Gasverteilungsmodells vorschlägt. Diese adaptive Messstrategie verwendet künstliche Potentialfelder um die Mikrodrohne in Regionen mit hoher Gaskonzentration oder hoher Varianz der Gaskonzentration zu steuern, während generell eine möglichst umfassende Abdeckung der Überwachungsfläche angestrebt wird. Ziel ist die Minimierung der Zeit, die notwendig ist, um ein repräsentatives Gasverteilungsmodell zu erhalten. Es wird gezeigt, dass Gasverteilungsmodelle dazu beitragen können Positionen von Gasquellen zu bestimmen. Die Strategien wurden erfolgreich in einer Vielzahl von Realexperimenten in verschiedenen Szenarien der Gasfreisetzung erprobt und unter Verwendung unterschiedlicher Gassensortechnologien auf Reproduzierbarkeit der Experimente getestet. Die adaptive Messstrategie wurde darüber hinaus erfolgreich in Simulationen validiert. Die Resultate dieser Dissertation spiegeln die Anwendbarkeit gassensitiver Mikrodrohnen unter verschiedenen Bedingungen der Gasfreisetzung wider. Effektive Gegenmaßnahmen bei Gefahrenszenarien nach Chemie- oder Gefahrgutunfällen können mit Hilfe ortsaufgelöster Gaskonzentrations- und Winddaten eingeleitet werden. Die Überwachung von geochemisch aktiven Regionen, Mülldeponien, CO2-Speicherungsanlagen und die Lokalisierung von Leckagen bilden weitere Anwendungsfelder.