Intention-Aware Planner for Robust and Safe Aerial Tracking

要約

クアッドローターによる自律的ターゲット追跡は、映画のような追跡射撃や容疑者の追跡など、多くのシナリオに幅広く応用できます。
ターゲットの動きの予測は、トラッキング プランナーを設計する際に必要です。
ただし、広く使用されている一定の速度または一定の回転の仮定では、ターゲットのダイナミクスを完全に捉えることはできません。
ターゲットが急な方向転換や減速など、たまたま激しく動いた場合、トラッカーは失敗する可能性があります。
この論文では、空中追跡アプリケーションにおける安全性と堅牢性を強化するために、ターゲットの意図をさらに考慮することにより、意図を認識したプランナーを提案します。
まず、ユーザ定義の潜在的評価関数と状態観測関数を組み合わせた指定意図予測手法を提案する。
到達可能領域は、方向転換意図を具体的に評価するために生成される。
次に、ターゲットの将来の可能な位置を予測するための意図主導型ハイブリッド A* メソッドを設計します。
最後に、意図を認識した最適化アプローチは、時空間的な最適な軌道を生成するように設計されており、トラッカーがターゲットからの予期せぬ状況を認識できるようになります。
私たちの手法のパフォーマンスを検証するために、ベンチマーク比較と実際の実験が行われます。

要約(オリジナル)

Autonomous target tracking with quadrotors has wide applications in many scenarios, such as cinematographic follow-up shooting or suspect chasing. Target motion prediction is necessary when designing the tracking planner. However, the widely used constant velocity or constant rotation assumption can not fully capture the dynamics of the target. The tracker may fail when the target happens to move aggressively, such as sudden turn or deceleration. In this paper, we propose an intention-aware planner by additionally considering the intention of the target to enhance safety and robustness in aerial tracking applications. Firstly, a designated intention prediction method is proposed, which combines a user-defined potential assessment function and a state observation function. A reachable region is generated to specifically evaluate the turning intentions. Then we design an intention-driven hybrid A* method to predict the future possible positions for the target. Finally, an intention-aware optimization approach is designed to generate a spatial-temporal optimal trajectory, allowing the tracker to perceive unexpected situations from the target. Benchmark comparisons and real-world experiments are conducted to validate the performance of our method.

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