LocalHawk er et tverrfaglig studentprosjekt i regi av Kongsberg Defence Systems. Sommeren 2018 jobber 10 studenter med ulik bakgrunn sammen mot et felles mål på to ulike lokasjoner: Kongsberg og Kjeller.

 

Årets prosjekt starter helt fra scratch; vi har ny hardware og et helt nytt mål å jobbe mot. Tidligere år har prosjektet gått ut på å utvikle et Vertical Take Off and Landing Unmanned Aerial Vehicle (VTOL UAV) som er en hybrid mellom et quadcopter og et fly. Dette skulle lages fra bunnen av, både hardware og software. I år går vi en ny vei og har gått til innkjøp av 4 Intel Aero Ready To Fly(https://software.intel.com/en-us/aero/drone-kit)-droner. Dette er droner som enkelt kan flys (rett ut av boksen), eller man kan utvikle software til den selv da den er spesielt laget for utviklere. Det er såklart den siste delen vi er mest interessert i i vårt prosjekt.

 

Målet for årets prosjekt er å lage et førsteresponssystem for beskyttelse av verdifull eiendom ved hjelp av en dronesverm. Idéen er at en drone flyr rundt og overvåker området og varsler de andre dronene dersom noe mistenksomt dukker opp. En annen drone skal da fly ut til lokasjonen til det mistenksomme objektet og følge etter det. For å oppnå dette bruker vi den nyeste teknologien innen dyp læring og nevrale nett kombinert med Robotic Operating System (ROS) som er et middleware som limer sammen alle våre ulike funksjonaliteter. Vi bruker også avansert kybernetikk for å styre dronen til riktig sted og få den til å kjøre på en stabil måte.

 

Årets prosjekt er gruppert inn i bildebehandling, Guidance and Navigation og software. Bildebehandling er ansvarlig for kameraene på dronen og hvordan vi bruker bildedata til å oppdage mistenksomme objekter. Guidance and Navigation (GNC) er ansvarlig for ruteplanlegging og kontroll av dronen for å få den til å fly dit vi ønsker på en god måte. Software er ansvarlig for kommunikasjon mellom dronene og bakkestasjonen og software-arkitekturen til hele systemet.