Marker-Based Localisation System Using an Active PTZ Camera and CNN-Based Ellipse Detection

要約

GPS が拒否された環境での位置特定は困難であり、多くの既存のソリューションにはインフラストラクチャとオンサイトの校正要件があります。
この論文では、単一のアクティブ PTZ カメラを使用して円形 LED マーカーを検出、追跡、位置特定する、インフラストラクチャ不要でオンサイトのキャリブレーションを必要としない位置特定システムを提案することで、これらの課題に取り組みます。
合成画像のみを使用してトレーニングされた CNN を使用して LED マーカーを楕円として検出することを提案し、特徴抽出のためのパラメーターの調整を必要とせずに、従来の楕円検出を使用するよりも私たちのアプローチがより堅牢であることを示します。
また、CNN の予測の不確実性の尺度として予測された楕円角を活用することを提案し、それをフィルターで使用してマーカー範囲推定と 3D 位置特定を改善する方法を示します。
私たちは、実世界の飛行実験で UAV の位置特定を通じてシステムのパフォーマンスを評価し、GPS が拒否された環境での位置特定のための代替方法よりも優れたパフォーマンスを発揮できることを示しました。
また、屋内および屋外環境におけるシステムのパフォーマンスも実証しています。

要約(オリジナル)

Localisation in GPS-denied environments is challenging and many existing solutions have infrastructural and on-site calibration requirements. This paper tackles these challenges by proposing a localisation system that is infrastructure-free and does not require on-site calibration, using a single active PTZ camera to detect, track and localise a circular LED marker. We propose to use a CNN trained using only synthetic images to detect the LED marker as an ellipse and show that our approach is more robust than using traditional ellipse detection without requiring tuning of parameters for feature extraction. We also propose to leverage the predicted elliptical angle as a measure of uncertainty of the CNN’s predictions and show how it can be used in a filter to improve marker range estimation and 3D localisation. We evaluate our system’s performance through localisation of a UAV in real-world flight experiments and show that it can outperform alternative methods for localisation in GPS-denied environments. We also demonstrate our system’s performance in indoor and outdoor environments.

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