STAR: Swarm Technology for Aerial Robotics Research

要約

近年、航空ロボット工学の分野は大きな進歩を遂げており、災害後の捜索や救助活動など、さまざまな分野で応用されています。
このような進歩にもかかわらず、物理的なマルチ UAV システムの導入に関連する法外な取得コストが課題を引き起こし、研究活動での広範な利用を妨げています。
これらの課題を克服するために、航空群研究実験のアクセシビリティを向上させるために明示的に開発されたフレームワークである STAR (Swarm Technology for Aerial Robotics Research) を紹介します。
私たちのフレームワークは、低コストでオープンソースの手のひらサイズの航空プラットフォームである Crazyflie に基づいた群アーキテクチャを導入しており、実験的な群アルゴリズムに適しています。
費用対効果を高め、実験で低コストのロボットを使用する際の制限を軽減するために、基準マーカーを活用したランドマークベースの位置特定モジュールを提案します。
このモジュールはターゲット検出モジュールとしても機能し、フレームワークの適応性と汎用性を強化します。
さらに、速度障害物を通じて衝突と障害物回避が実装されます。
発表された研究は、理論的な進歩と具体的な実装の間のギャップを埋めることを目指しており、それによってこの分野の進歩を促進します。

要約(オリジナル)

In recent years, the field of aerial robotics has witnessed significant progress, finding applications in diverse domains, including post-disaster search and rescue operations. Despite these strides, the prohibitive acquisition costs associated with deploying physical multi-UAV systems have posed challenges, impeding their widespread utilization in research endeavors. To overcome these challenges, we present STAR (Swarm Technology for Aerial Robotics Research), a framework developed explicitly to improve the accessibility of aerial swarm research experiments. Our framework introduces a swarm architecture based on the Crazyflie, a low-cost, open-source, palm-sized aerial platform, well suited for experimental swarm algorithms. To augment cost-effectiveness and mitigate the limitations of employing low-cost robots in experiments, we propose a landmark-based localization module leveraging fiducial markers. This module, also serving as a target detection module, enhances the adaptability and versatility of the framework. Additionally, collision and obstacle avoidance are implemented through velocity obstacles. The presented work strives to bridge the gap between theoretical advances and tangible implementations, thus fostering progress in the field.

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