A Vision-based Autonomous Perching Approach for Nano Aerial Vehicles

要約

過去数十年にわたり、クアッドコプターは、その機動性と幅広い環境で動作する柔軟性を理由に研究されてきました。
監視や監視など、さまざまな分野で使用されています。
ミッション中、ドローンは目標位置に到着した後はアクティブにしておく必要はありません。
エネルギーを節約し、静止位置を維持するために、このような状況でモーターを停止して停止することができます。
信頼性が高く、高精度の止まり木方法を実現するという問題は依然として課題であり、有望です。
この論文では、水平面上の事前定義された停止ターゲット上へのナノ クアッドコプターの視覚ベースの自律停止アプローチを提案します。
まず、大きなマーカーの中に小さなマーカーが配置されたターゲットが止まっており、さまざまな距離での検出能力が向上するように設計されています。
次に、単眼カメラを使用して、検出されたマーカーから飛行体の相対姿勢を計算します。
次に、特に測定データが欠落している場合に、カルマン フィルターを適用して姿勢をより確実に決定します。
次に、複数のマーカーからのポーズ データを結合するアルゴリズムを紹介します。
最後に、ポーズは停止プランナーに送信され、ドローンをターゲットの中心に合わせてそこに向けて操縦するための実際の飛行テストが実施されます。
実験結果に基づいて、このアプローチは効果的かつ実現可能であることが証明されました。
ドローンは、精度 2 センチメートル以内でマーカーの中心に正常に停止できます。

要約(オリジナル)

Over the past decades, quadcopters have been investigated, due to their mobility and flexibility to operate in a wide range of environments. They have been used in various areas, including surveillance and monitoring. During a mission, drones do not have to remain active once they have reached a target location. To conserve energy and maintain a static position, it is possible to perch and stop the motors in such situations. The problem of achieving a reliable and highly accurate perching method remains a challenge and promising. In this paper, a vision-based autonomous perching approach for nano quadcopters onto a predefined perching target on horizontal surfaces is proposed. First, a perching target with a small marker inside a larger one is designed to improve detection capability at a variety of ranges. Second, a monocular camera is used to calculate the relative poses of the flying vehicle from the markers detected. Then, a Kalman filter is applied to determine the pose more reliably, especially when measurement data is missing. Next, we introduce an algorithm for merging the pose data from multiple markers. Finally, the poses are sent to the perching planner to conduct the real flight test to align the drone with the target’s center and steer it there. Based on the experimental results, the approach proved to be effective and feasible. The drone can successfully perch on the center of markers within two centimeters of precision.

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