Fusion of Visual-Inertial Odometry with LiDAR Relative Localization for Cooperative Guidance of a Micro-Scale Aerial Vehicle

要約

この論文では、視覚慣性走行距離測定 (VIO) と光検出測距 (LiDAR) を融合したマイクロスケール無人航空機 (UAV) の協調誘導のための新しい相対位置推定アプローチを提案します。
LiDAR ベースの位置特定は、困難な環境条件に対して正確かつ堅牢ですが、3D LiDAR は比較的重量があり、大規模な UAV プラットフォームを必要とします。
ビジュアルカメラは安価で軽量です。
ただし、視覚ベースの自己位置推定方法は精度が低く、グローバル基準フレームに対して大幅なドリフトが発生する可能性があります。
私たちは、プライマリ LiDAR 搭載 UAV とセカンダリ カメラ搭載 UAV の異種チームでの協調ナビゲーションに焦点を当てています。
我々は、LiDAR 相対位置特定データとプライマリ UAV に搭載された VIO 出力を組み合わせて、セカンダリ UAV の正確な姿勢を取得する新しい協調アプローチを提案します。
姿勢推定は、プライマリ UAV 基準フレームで定義された軌道に沿ってセカンダリ UAV をガイドするために使用されます。
実験的評価では、生の VIO 出力に対する私たちの方法の精度が優れていることが示され、VIO ドリフトを軽減しながらセカンダリ UAV を望ましい軌道に沿って誘導する能力が実証されました。

要約(オリジナル)

A novel relative localization approach for cooperative guidance of a micro-scale Unmanned Aerial Vehicle (UAV) fusing Visual-Inertial Odometry (VIO) with Light Detection and Ranging (LiDAR) is proposed in this paper. LiDAR-based localization is accurate and robust to challenging environmental conditions, but 3D LiDARs are relatively heavy and require large UAV platforms. Visual cameras are cheap and lightweight. However, visual-based self-localization methods exhibit lower accuracy and can suffer from significant drift with respect to the global reference frame. We focus on cooperative navigation in a heterogeneous team of a primary LiDAR-equipped UAV and secondary camera-equipped UAV. We propose a novel cooperative approach combining LiDAR relative localization data with VIO output on board the primary UAV to obtain an accurate pose of the secondary UAV. The pose estimate is used to guide the secondary UAV along trajectories defined in the primary UAV reference frame. The experimental evaluation has shown the superior accuracy of our method to the raw VIO output and demonstrated its capability to guide the secondary UAV along desired trajectories while mitigating VIO drift.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google