On Onboard LiDAR-based Flying Object Detection

要約

この論文では、非常に動的な空中迎撃と機敏なマルチロボットインタラクションを目的とした、飛行物体の検出と位置特定のための新しい堅牢かつ正確なアプローチを紹介します。
このアプローチは、アルゴリズムの入力データを提供する 3D LiDAR センサーを備えた自律航空機に搭載して使用するために提案されています。
これは、ターゲット検出のための新しい 3D 占有ボクセル マッピング方法と、感覚データの不確実性を補償するためのクラスターベースの複数仮説トラッカーに依存しています。
他の飛行物体を機上で検出する最先端の方法と比較すると、提示されたアプローチは、優れた位置特定精度と、さまざまな環境やターゲットの外観の変化に対する堅牢性を提供するだけでなく、より広い検出範囲を提供します。
さらに、提案されたマルチターゲット トラッカーと組み合わせると、散発的な誤検知が抑制され、ターゲットの状態推定が提供され、検出待ち時間は無視できます。
これにより、この検出器は、他のロボットの正確で堅牢かつ高速な相対位置特定が重要となる自律的な空中迎撃や編隊制御など、機敏なマルチロボット相互作用のタスクに適しています。
シミュレーション実験と実際の実験で、システムの実用的な使いやすさとパフォーマンスを実証します。

要約(オリジナル)

A new robust and accurate approach for the detection and localization of flying objects with the purpose of highly dynamic aerial interception and agile multi-robot interaction is presented in this paper. The approach is proposed for use onboard an autonomous aerial vehicle equipped with a 3D LiDAR sensor providing input data for the algorithm. It relies on a novel 3D occupancy voxel mapping method for the target detection and a cluster-based multiple hypothesis tracker to compensate uncertainty of the sensory data. When compared to state-of-the-art methods of onboard detection of other flying objects, the presented approach provides superior localization accuracy and robustness to different environments and appearance changes of the target, as well as a greater detection range. Furthermore, in combination with the proposed multi-target tracker, sporadic false positives are suppressed, state estimation of the target is provided and the detection latency is negligible. This makes the detector suitable for tasks of agile multi-robot interaction, such as autonomous aerial interception or formation control where precise, robust, and fast relative localization of other robots is crucial. We demonstrate the practical usability and performance of the system in simulated and real-world experiments.

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