UAV Navigation in Tunnels with 2D tilted LiDARs

要約

トンネルや鉱山などの困難な環境での UAV のナビゲーションは、GNSS 手法を使用して自己位置を特定することができず、照明が不均一または存在しない可能性があり、壁の特徴が乏しい可能性が高く、特にナビゲーションが困難な場合には、複雑な作業になります。
高速で実行する必要があります。
この論文では、幾何学アルゴリズムと機械学習アルゴリズムの併用による LiDAR 情報の使用に基づく、UAV 向けの新しい概念実証ナビゲーション技術を提案します。
知覚された情報は、ナビゲーションの方向を調整するために、トンネルの長手軸に対する UAV のヨーを確立するためにディープ ニューラル ネットワークによって処理されます。
さらに、幾何学的な方法を使用して、トンネル内の最も安全な場所 ​​(つまり、最も近い障害物までの距離を最大化する場所) が計算されます。
この情報は、直線および曲線のトンネル内でのシンプルかつ効果的なナビゲーションには十分であることが証明されています。

要約(オリジナル)

Navigation of UAVs in challenging environments like tunnels or mines, where it is not possible to use GNSS methods to self-localize, illumination may be uneven or nonexistent, and wall features are likely to be scarce, is a complex task, especially if the navigation has to be done at high speed. In this paper we propose a novel proof-of-concept navigation technique for UAVs based on the use of LiDAR information through the joint use of geometric and machine-learning algorithms. The perceived information is processed by a deep neural network to establish the yaw of the UAV with respect to the tunnel’s longitudinal axis, in order to adjust the direction of navigation. Additionally, a geometric method is used to compute the safest location inside the tunnel (i.e. the one that maximizes the distance to the closest obstacle). This information proves to be sufficient for simple yet effective navigation in straight and curved tunnels.

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