ViKi-HyCo: A Hybrid-Control approach for complex car-like maneuvers

要約

ビジュアル サーボは単純な操作を実行するために深く研究されていますが、操作中にターゲットがカメラの視野 (FOV) から遠く離れているような複雑なケースについては一般に文献で取り上げられていません。
このため、本稿では ViKi-HyCo (Visual Servoing and Kinematic Hybrid-Controller) を紹介します。
このアプローチは、屋外環境における非ホロノミック移動ロボットの複雑な位置決めに必要な操作を生成します。
この方法では、\hbox{LiDAR-camera} fusion を使用して、画像およびメトリクス モダリティを使用してオブジェクトの境界ボックスを推定します。
私たちの表現のマルチモダリティの性質により、ビジュアル サーボ コントローラーのターゲットを自動的に取得できます。
同時に、キネマティック コントローラーとのハイブリッド化を可能にするメトリック ターゲットもあります。
このハイブリッド化により、ターゲットがカメラの視野から遠く離れている場合でも、複雑な操作を実行できます。
提案されたアプローチは、物体追跡アルゴリズムを必要とせず、運動学的モデルが既知である任意のロボット位置決めタスクに適用できます。
ViKi-HyCo では、位置決めタスクが完了した時点で、X 軸で 0.0428 \pm 0.0467 m、Y 軸で 0.0515 \pm 0.0323 m の誤差があります。

要約(オリジナル)

While Visual Servoing is deeply studied to perform simple maneuvers, the literature does not commonly address complex cases where the target is far out of the camera’s field of view (FOV) during the maneuver. For this reason, in this paper, we present ViKi-HyCo (Visual Servoing and Kinematic Hybrid-Controller). This approach generates the necessary maneuvers for the complex positioning of a non-holonomic mobile robot in outdoor environments. In this method, we use \hbox{LiDAR-camera} fusion to estimate objects bounding boxes using image and metrics modalities. With the multi-modality nature of our representation, we can automatically obtain a target for a visual servoing controller. At the same time, we also have a metric target, which allows us to hybridize with a kinematic controller. Given this hybridization, we can perform complex maneuvers even when the target is far away from the camera’s FOV. The proposed approach does not require an object-tracking algorithm and can be applied to any robotic positioning task where its kinematic model is known. ViKi-HyCo has an error of 0.0428 \pm 0.0467 m in the X-axis and 0.0515 \pm 0.0323 m in the Y-axis at the end of a complete positioning task.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google