Air Bumper: A Collision Detection and Reaction Framework for Autonomous MAV Navigation

要約

超小型航空機 (MAV) にとって、障害物のある未知の環境での自律航行は、搭載されたコンピューティングおよびセンシング リソースが限られているため、依然として困難です。
さまざまな衝突回避方法が開発されていますが、予測できない外乱、センサーの限界、制御の不確実性により、ドローンが目に見えない障害物に衝突する可能性は依然としてあります。
この記事では、衝突を完全に回避するのではなく、ドローンの安全性を向上させるために、3D 環境での完全自律飛行のための衝突検出および反応フレームワークである Airバンパーを提案します。
私たちのフレームワークは、衝突の検出と推定にオンボード慣性測定ユニット (IMU) のみを利用します。
さらに、迅速な回復のための衝突回復制御と衝突認識マッピングを設計し、衝突情報を一般的な LiDAR ベースのセンシングおよび計画フレームワークに統合します。
私たちのシミュレーションと実験の結果は、クワッドローターが 3D 空間での障害物との衝突を迅速に検出、推定、回復でき、衝突認識マップの助けを借りてスムーズに飛行を継続できることを示しています。

要約(オリジナル)

Autonomous navigation in unknown environments with obstacles remains challenging for micro aerial vehicles (MAVs) due to their limited onboard computing and sensing resources. Although various collision avoidance methods have been developed, it is still possible for drones to collide with unobserved obstacles due to unpredictable disturbances, sensor limitations, and control uncertainty. Instead of completely avoiding collisions, this article proposes Air Bumper, a collision detection and reaction framework, for fully autonomous flight in 3D environments to improve the safety of drones. Our framework only utilizes the onboard inertial measurement unit (IMU) to detect and estimate collisions. We further design a collision recovery control for rapid recovery and collision-aware mapping to integrate collision information into general LiDAR-based sensing and planning frameworks. Our simulation and experimental results show that the quadrotor can rapidly detect, estimate, and recover from collisions with obstacles in 3D space and continue the flight smoothly with the help of the collision-aware map.

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