要約
この論文では、マルチスケールの基準マーカー (つまり、広範囲の距離で検出できる人工ランドマーク) を活用した視覚的 SLAM の性能を定量化し、回転翼航空機の信頼性の高い離着陸ナビゲーションの可能性を示します。
これまでの研究では、グリッド セルの白黒パターンを持つ正方形のマーカーを使用して、カラー カメラによる視覚的 SLAM のパフォーマンスを向上できることが示されています。
この以前の作業を拡張して、ネストされたマーカー レイアウトを可能にします。
私たちは、2 台の FLIR Blackfly カラー カメラを備えた DJI Matrice 300 RTK 回転翼航空機により、RTK GNSS を使用してグラウンド トゥルースの姿勢推定値を取得し、さまざまな環境条件における半自律離陸および着陸動作中のパフォーマンスを評価します。
パフォーマンスの測定には、絶対軌道誤差と、フレーム全体に対する推定ポーズ数の割合が含まれます。
私たちはすべての結果、つまりデータセットと基準マーカーを備えたビジュアル SLAM 実装のコードをオープンソースとして一般に公開します。
要約(オリジナル)
This paper quantifies the performance of visual SLAM that leverages multi-scale fiducial markers (i.e., artificial landmarks that can be detected at a wide range of distances) to show its potential for reliable takeoff and landing navigation in rotorcraft. Prior work has shown that square markers with a black-and-white pattern of grid cells can be used to improve the performance of visual SLAM with color cameras. We extend this prior work to allow nested marker layouts. We evaluate performance during semi-autonomous takeoff and landing operations in a variety of environmental conditions by a DJI Matrice 300 RTK rotorcraft with two FLIR Blackfly color cameras, using RTK GNSS to obtain ground truth pose estimates. Performance measures include absolute trajectory error and the fraction of the number of estimated poses to the total frame. We release all of our results — our dataset and the code of the implementation of the visual SLAM with fiducial markers — to the public as open-source.
arxiv情報
| 著者 | Jongwon Lee,Su Yeon Choi,Timothy Bretl |
| 発行日 | 2023-12-12 17:29:05+00:00 |
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