GPU-Accelerated 3D Polygon Visibility Volumes for Synergistic Perception and Navigation

要約

UAVミッションでは、地上位置と機体位置の間に特定の幾何学的制約を満たす必要があることが多い。このような要件は、車両位置と地上制御位置との間で視線を維持しなければならない状況で典型的であり、また、UAVが複雑な幾何学的環境内の特定の領域を、例えばカメラセンサで感知できることを望む監視アプリケーションにおいても重要である。この問題は、地上位置が凸の2次元多角形領域に一般化されるとさらに複雑になります。本論文では、2D凸平面領域を完全に見渡すことができる全ての3D座標を囲む3D体積を迅速に計算できるシステムの理論と実装について述べる。提案するアプローチは、GPUアクセラレーションを用いた深度マップ計算と幾何学的ブーリアン演算を組み合わせて可視性ボリュームを計算する。この問題の解決には、不連続で非解析的な曲面の集合に対して任意精度の演算を実行しなければならない複雑な3D幾何解析技術が必要です。後処理ステップは、視認性とナビゲーション制約の両方を含むように囲まれた座標をさらに制限するために、ナビゲーション制約を組み込む。センシング可視性制約と航行制約の統合により、ビークルがミッションの知覚センシングと航行ニーズの両方を満たす航行可能空間の範囲が得られる。このアルゴリズムは、ミッションの経路とセンシングのニーズの両方を満たす3D座標のボリュームをもたらす、相乗的な知覚とナビゲーションに敏感な解決策を提供する。

要約(オリジナル)

UAV missions often require specific geometric constraints to be satisfied between ground locations and the vehicle location. Such requirements are typical for contexts where line-of-sight must be maintained between the vehicle location and the ground control location and are also important in surveillance applications where the UAV wishes to be able to sense, e.g., with a camera sensor, a specific region within a complex geometric environment. This problem is further complicated when the ground location is generalized to a convex 2D polygonal region. This article describes the theory and implementation of a system which can quickly calculate the 3D volume that encloses all 3D coordinates from which a 2D convex planar region can be entirely viewed; referred to as a visibility volume. The proposed approach computes visibility volumes using a combination of depth map computation using GPU-acceleration and geometric boolean operations. Solutions to this problem require complex 3D geometric analysis techniques that must execute using arbitrary precision arithmetic on a collection of discontinuous and non-analytic surfaces. Post-processing steps incorporate navigational constraints to further restrict the enclosed coordinates to include both visibility and navigation constraints. Integration of sensing visibility constraints with navigational constraints yields a range of navigable space where a vehicle will satisfy both perceptual sensing and navigational needs of the mission. This algorithm then provides a synergistic perception and navigation sensitive solution yielding a volume of coordinates in 3D that satisfy both the mission path and sensing needs.

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