UAV Tracking with Solid-State Lidars:Dynamic Multi-Frequency Scan Integration

要約

さまざまな業界でドローンの使用が増えるにつれ、困難な環境 (GNSS が拒否された環境など) での無人航空機 (UAV) のナビゲーションと追跡が重要な問題になっています。
この論文では、ソリッドステート LiDAR を使用した地上ベースの UAV 追跡システムのための新しい方法を提案します。この方法は、UAV までの距離とその速度に基づいて LiDAR フレームの統合時間を動的に調整します。
私たちの方法は、高精度と永続的な追跡のために 2 つの同時スキャン統合周波数を融合し、困難なシナリオでも UAV 状態の信頼できる推定を可能にします。
逆共分散交差法とカルマン フィルターを使用すると、追跡精度が向上し、困難な追跡シナリオに対処できます。
提案された追跡システムのパフォーマンスを評価し、その限界を特定するために、多くの実験を実行しました。
私たちの実験結果は、提案された方法が確立されたベースライン方法と同等の追跡パフォーマンスを達成すると同時に、周波数の 1 つだけが利用可能または信頼できない場合に、より信頼性が高く正確な追跡を提供することを示しています。

要約(オリジナル)

With the increasing use of drones across various industries, the navigation and tracking of these unmanned aerial vehicles (UAVs) in challenging environments (such as GNSS-denied environments) have become critical issues. In this paper, we propose a novel method for a ground-based UAV tracking system using a solid-state LiDAR, which dynamically adjusts the LiDAR frame integration time based on the distance to the UAV and its speed. Our method fuses two simultaneous scan integration frequencies for high accuracy and persistent tracking, enabling reliable estimates of the UAV state even in challenging scenarios. The use of the Inverse Covariance Intersection method and Kalman filters allow for better tracking accuracy and can handle challenging tracking scenarios. We have performed a number of experiments for evaluating the performance of the proposed tracking system and identifying its limitations. Our experimental results demonstrate that the proposed method achieves comparable tracking performance to the established baseline method, while also providing more reliable and accurate tracking when only one of the frequencies is available or unreliable.

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