A BlueROV2-based platform for underwater mapping experiments

要約

私たちは、BlueROV2 遠隔操作車両 (ROV) を使用した、水中マッピング技術の開発と検証のための低コストの実験室プラットフォームを提案します。
ROV とマッピングされるオブジェクトは両方ともプール内に配置され、オーバーヘッド カメラで撮影されます。
私たちのプロトタイプのマッピング アプリケーションでは、頭上のカメラ、慣性センサー、および圧力センサーからの測定値に対する拡張カルマン フィルターを使用して、ROV の姿勢が検出されます。
一方、物体は ROV カメラ ストリーム内のディープ ニューラル ネットワークで検出されます。
姿勢推定、検出、マッピングの検証実験が行われます。
ゴミ検出データセットとコードは一般公開されています。

要約(オリジナル)

We propose a low-cost laboratory platform for development and validation of underwater mapping techniques, using the BlueROV2 Remotely Operated Vehicle (ROV). Both the ROV and the objects to be mapped are placed in a pool that is imaged via an overhead camera. In our prototype mapping application, the ROV’s pose is found using extended Kalman filtering on measurements from the overhead camera, inertial, and pressure sensors; while objects are detected with a deep neural network in the ROV camera stream. Validation experiments are performed for pose estimation, detection, and mapping. The litter detection dataset and code are made publicly available.

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