Angle-Aware Coverage with Camera Rotational Motion Control

要約

この論文では、ドローンによる航空画像から再構築される 3D 構造の品質を向上させるための、ドローン ネットワークの新しい制御戦略を紹介します。
この目的のための既存のカバレッジ制御戦略とは異なり、私たちが提案するアプローチは、カメラの向きとドローンの並進運動の両方を同時に制御し、より包括的な視点を可能にし、マップ全体の品質を向上させます。
続いて、ドローンの位置とカメラの向きを評価するための新しいパフォーマンス関数を含む、新しい問題の定式化を提示します。
次に、目的関数の減衰率を制約するためのコントロール バリアのような関数を備えた QP ベースのコントローラーを設計します。
現在の問題の定式化は、並進運動制御のみを含む場合よりも大幅に多くの計算量を必要とするという、新たな課題を提起しています。
私たちはこの問題に技術的にアプローチします。つまり、JAX を導入し、ジャストインタイム (JIT) コンパイルとグラフィカル プロセッシング ユニット (GPU) アクセラレーションを利用することによって解決します。
最終的には、ROS（ロボットオペレーティングシステム）によるシミュレーションを通じて広範な検証を行い、コントローラのリアルタイム実現可能性と、従来の方法に対する本コントローラの優位性を示します。

要約(オリジナル)

This paper presents a novel control strategy for drone networks to improve the quality of 3D structures reconstructed from aerial images by drones. Unlike the existing coverage control strategies for this purpose, our proposed approach simultaneously controls both the camera orientation and drone translational motion, enabling more comprehensive perspectives and enhancing the map’s overall quality. Subsequently, we present a novel problem formulation, including a new performance function to evaluate the drone positions and camera orientations. We then design a QP-based controller with a control barrier-like function for a constraint on the decay rate of the objective function. The present problem formulation poses a new challenge, requiring significantly greater computational efforts than the case involving only translational motion control. We approach this issue technologically, namely by introducing JAX, utilizing just-in-time (JIT) compilation and Graphical Processing Unit (GPU) acceleration. We finally conduct extensive verifications through simulation in ROS (Robot Operating System) and show the real-time feasibility of the controller and the superiority of the present controller to the conventional method.

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