Synthetic Aperture Sensing for Occlusion Removal with Drone Swarms

要約

捜索救助任務中に行方不明になった人など、密集した森林地域で遮蔽されたターゲットを検出および追跡する際に、自律型ドローンの群れがどれほど効率的であるかを示します。
オクルージョン密度やターゲット ビューの傾斜度などのローカル ビュー条件の調査と最適化により、事前定義されたウェイポイントに基づく以前のブラインド サンプリング戦略よりもはるかに高速で信頼性の高い結果が得られます。
適応されたリアルタイムの粒子群最適化と新しい目的関数が提示され、動的で非常にランダムな葉の条件を処理できます。
合成開口センシングは私たちの基本的なサンプリング原理であり、無人機の群れを使用して、非常に広く適応可能な空中レンズの光信号を近似します。

要約(オリジナル)

We demonstrate how efficient autonomous drone swarms can be in detecting and tracking occluded targets in densely forested areas, such as lost people during search and rescue missions. Exploration and optimization of local viewing conditions, such as occlusion density and target view obliqueness, provide much faster and much more reliable results than previous, blind sampling strategies that are based on pre-defined waypoints. An adapted real-time particle swarm optimization and a new objective function are presented that are able to deal with dynamic and highly random through-foliage conditions. Synthetic aperture sensing is our fundamental sampling principle, and drone swarms are employed to approximate the optical signals of extremely wide and adaptable airborne lenses.

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