Set-membership target search and tracking within an unknown cluttered area using cooperating UAVs equipped with vision systems

要約

この論文は、アプリオリに未知の数の移動地上ターゲットを含む未知の対象領域で展開する、協力する UAV のフリートを使用したターゲットの探索と追跡の問題を扱います。
各ドローンにはコンピューター ビジョン システム (CVS) が組み込まれており、ラベル付きピクセルを含む画像と、環境の観察部分の深度マップを提供します。
さらに、UAV がターゲットを識別すると、画像フレーム内の対応するピクセルを含むボックスが利用可能になります。
ピクセル分類、深度マップ構築、およびターゲット識別アルゴリズムによって提供される情報に関する仮説は、セットメンバーシップアプローチによる利用を可能にするために提案されています。
セットメンバーシップのターゲット位置推定器は、CVS によって提供される情報を使用して開発されます。
各 UAV は、識別されたターゲットの位置を含むことが保証されているセットと、まだ識別されていないターゲットの位置を含む可能性があるセットを評価します。
次に、各 UAV はこれらのセットを使用して、協力してターゲットを探索および追跡します。

要約(オリジナル)

This paper addresses the problem of target search and tracking using a fleet of cooperating UAVs evolving in some unknown region of interest containing an a priori unknown number of moving ground targets. Each drone is equipped with an embedded Computer Vision System (CVS), providing an image with labeled pixels and a depth map of the observed part of its environment. Moreover, a box containing the corresponding pixels in the image frame is available when a UAV identifies a target. Hypotheses regarding information provided by the pixel classification, depth map construction, and target identification algorithms are proposed to allow its exploitation by set-membership approaches. A set-membership target location estimator is developed using the information provided by the CVS. Each UAV evaluates sets guaranteed to contain the location of the identified targets and a set possibly containing the locations of targets still to be identified. Then, each UAV uses these sets to search and track targets cooperatively.

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