Detection and tracking of MAVs using a LiDAR with rosette scanning pattern

要約

商用超小型航空機 (MAV) の使用は、過去 10 年間で大幅に増加しました。
MAV の社会への付加価値は明らかですが、その使用の増加には、空港での公共空域の侵害やプライバシー侵害などのリスクも増大しています。
これらの問題を軽減するには、自律システムによる MAV の検出と追跡を組み込んだソリューションを開発することが重要になってきています。
この研究では、パンチルト タレット上の新しい低コスト ロゼット スキャン LiDAR を使用して MAV を検出および追跡する方法を紹介します。
静的な背景が捕捉されると、粒子フィルターを利用してターゲットの可能性が検出され、物理的なプログラム可能なパンチルト システムでその位置が追跡されます。
トラッキングにより、MAV を中心に保つことが可能になり、LiDAR センサーによってターゲット上で測定される 3D ポイントの密度が最大化されます。
開発されたアルゴリズムは、屋内のマイクロ航空機およびモーション キャプチャ (MIMO) 分野で評価され、最先端の追跡精度、安定性、追跡喪失時の高速再検出時間を備えています。
屋外でのテストに基づくと、LiDAR を使用した他の同様の方法と比較して、検出距離と返されるポイントの数を大幅に増やすことができました。

要約(オリジナル)

The usage of commercial Micro Aerial Vehicles (MAVs) has increased drastically during the last decade. While the added value of MAVs to society is apparent, their growing use is also coming with increasing risks like violating public airspace at airports or committing privacy violations. To mitigate these issues it is becoming critical to develop solutions that incorporate the detection and tracking of MAVs with autonomous systems. This work presents a method for the detection and tracking of MAVs using a novel, low-cost rosette scanning LiDAR on a pan-tilt turret. Once the static background is captured, a particle filter is utilized to detect a possible target and track its position with a physical, programmable pan-tilt system. The tracking makes it possible to keep the MAV in the center, maximizing the density of 3D points measured on the target by the LiDAR sensor. The developed algorithm was evaluated within the indoor MIcro aerial vehicle and MOtion capture (MIMO) arena and has state-of-the-art tracking accuracy, stability, and fast re-detection time in case of tracking loss. Based on the outdoor tests, it was possible to significantly increase the detection distance and number of returned points compared to other similar methods using LiDAR.

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