FACT: Fast and Active Coordinate Initialization for Vision-based Drone Swarms

要約

群れロボットは、さまざまな分野で目覚ましい発展をもたらしてきました。
これは群ロボットのさまざまなアプリケーションに必要ですが、ビジョンベースのドローン群における高速かつ堅牢な座標の初期化は依然として困難です。
この目的を達成するために、私たちの論文では、サイズ、重量、電力 (SWaP) 制約のあるプラットフォーム上で群れの初期の相対姿勢を回復するための完全なシステムを提案します。
限られた視野範囲 (FoV) を克服するために、ドローンはその場で回転して観測を取得します。
匿名測定に取り組むために、非凸回転推定問題を定式化し、それを半定値計画法 (SDP) 問題に変換します。これにより、大域的な最適値を着実に取得できます。
次に、ハンガリーのアルゴリズムを利用して、観測値とドローンのアイデンティティの間の相対的な変換と対応関係を回復します。
完全な観測を安全に取得するために、位置を積極的に検索し、衝突を避けるために実行可能な軌道を生成します。
システムの実用性を検証するために、センサーとしてステレオ カメラと慣性測定ユニット (IMU) のみを備えたビジョンベースのドローン群で実験を実施します。
この結果は、システムが限られたオンボード計算リソースで正確な相対姿勢をリアルタイムで確実に取得できることを示しています。
ソースコードが公開されています。

要約(オリジナル)

Swarm robots have sparked remarkable developments across a range of fields. While it is necessary for various applications in swarm robots, a fast and robust coordinate initialization in vision-based drone swarms remains elusive. To this end, our paper proposes a complete system to recover a swarm’s initial relative pose on platforms with size, weight, and power (SWaP) constraints. To overcome limited coverage of field-of-view (FoV), the drones rotate in place to obtain observations. To tackle the anonymous measurements, we formulate a non-convex rotation estimation problem and transform it into a semi-definite programming (SDP) problem, which can steadily obtain global optimal values. Then we utilize the Hungarian algorithm to recover relative translation and correspondences between observations and drone identities. To safely acquire complete observations, we actively search for positions and generate feasible trajectories to avoid collisions. To validate the practicability of our system, we conduct experiments on a vision-based drone swarm with only stereo cameras and inertial measurement units (IMUs) as sensors. The results demonstrate that the system can robustly get accurate relative poses in real time with limited onboard computation resources. The source code is released.

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