A Small Form Factor Aerial Research Vehicle for Pick-and-Place Tasks with Onboard Real-Time Object Detection and Visual Odometry

要約

本論文では、機敏な物体検出、分類、追跡、インタラクションタスクのための、新しい、小型フォームファクタの、空中ビークル研究プラットフォームを紹介する。与えられた空中ビークルを補強し、安全で信頼性の高い把持を可能にするために、汎用ハードウェアコンポーネントを設計した。これらのコンポーネントには、物体把持用のカスタム衝突耐性ケージと、GREPと呼ぶ低コストグリッパー拡張パッケージが含まれる。小型ビークルは、制約の多い環境でのアプリケーションを可能にするが、計算資源によって制限されることが多い。この研究では、小型プラットフォーム上で物体のポーズと視覚的オドメトリに基づく状態推定を完全にオンボードで計算することで、ピック＆プレースタスクの課題を評価し、物体を確実に把持するのに十分な精度の実験を実証する。散乱した環境、障害物のあるターゲット、同じターゲットの複数のインスタンスなど、困難なケースを含む合計70回の試行において、93％の試行でターゲットを把持することに成功した。ハードウェア部品の設計とソフトウェアフレームワークは、オープンソースとして公開されている。

要約(オリジナル)

This paper introduces a novel, small form-factor, aerial vehicle research platform for agile object detection, classification, tracking, and interaction tasks. General-purpose hardware components were designed to augment a given aerial vehicle and enable it to perform safe and reliable grasping. These components include a custom collision tolerant cage and low-cost Gripper Extension Package, which we call GREP, for object grasping. Small vehicles enable applications in highly constrained environments, but are often limited by computational resources. This work evaluates the challenges of pick-and-place tasks, with entirely onboard computation of object pose and visual odometry based state estimation on a small platform, and demonstrates experiments with enough accuracy to reliably grasp objects. In a total of 70 trials across challenging cases such as cluttered environments, obstructed targets, and multiple instances of the same target, we demonstrated successfully grasping the target in 93% of trials. Both the hardware component designs and software framework are released as open-source, since our intention is to enable easy reproduction and application on a wide range of small vehicles.

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