A Comparison between Frame-based and Event-based Cameras for Flapping-Wing Robot Perception

要約

羽ばたき飛行装置の知覚システムは、厳しい課題に直面しています。
羽ばたき中に生じる激しい振動や突然の動きにより、モーション ブラーや照明条件の大きな変化が発生しやすくなります。
重量、サイズ、エネルギー消費量に厳しい制限があるため、搭載するセンサーの種類と数も制限されます。
従来の軽量カメラは、多くの羽ばたき翼設計における標準的な既製ソリューションとなっています。
しかし、生物からインスピレーションを得たイベントカメラは、マイクロ秒の時間分解能、高いダイナミックレンジ、低消費電力により、鳥飛行装置の知覚にとって有望なソリューションです。
このペーパーでは、フレームベースのカメラとイベントベースのカメラの実験的な比較を示します。
どちらのテクノロジーも、特定の羽ばたき翼ロボットの仕様を考慮して分析され、また、羽ばたき翼ロボットに搭載されたデータを使用してよく知られたビジョン アルゴリズムのパフォーマンスを実験的に分析します。
私たちの結果は、イベントカメラが鳥飛行プターに最適なセンサーであることを示唆しています。
それにもかかわらず、これらの研究はまた、羽ばたき翼ロボットに搭載されたイベントベースのビジョンに未解決の課題があることを証明しています。

要約(オリジナル)

Perception systems for ornithopters face severe challenges. The harsh vibrations and abrupt movements caused during flapping are prone to produce motion blur and strong lighting condition changes. Their strict restrictions in weight, size, and energy consumption also limit the type and number of sensors to mount onboard. Lightweight traditional cameras have become a standard off-the-shelf solution in many flapping-wing designs. However, bioinspired event cameras are a promising solution for ornithopter perception due to their microsecond temporal resolution, high dynamic range, and low power consumption. This paper presents an experimental comparison between frame-based and an event-based camera. Both technologies are analyzed considering the particular flapping-wing robot specifications and also experimentally analyzing the performance of well-known vision algorithms with data recorded onboard a flapping-wing robot. Our results suggest event cameras as the most suitable sensors for ornithopters. Nevertheless, they also evidence the open challenges for event-based vision on board flapping-wing robots.

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