Long-Range Vision-Based UAV-assisted Localization for Unmanned Surface Vehicles

要約

全地球測位システム (GPS) は、海洋環境における無人水上車両 (USV) による現場作業に不可欠なナビゲーション方法となっています。
ただし、GPS は自然干渉や悪意のある妨害攻撃に対して脆弱であるため、屋外で常に利用できるとは限りません。
したがって、GPS の使用が制限または禁止されている場合は、代替ナビゲーション システムが必要になります。
この目的を達成するために、GNSS が制限された海洋環境での USV の位置特定を支援するために、無人航空機 (UAV) を利用する新しい方法を紹介します。
私たちのアプローチでは、UAV は一定の高度で海岸線に沿って飛行し、カメラ画像に対する深層学習ベースのアプローチを使用して USV を継続的に追跡および検出します。
その後、三角測量技術を適用して、UAV からの幾何学的情報とデータリンク範囲を利用して、UAV に対する USV の位置を推定します。
精度を高めるために、位置特定プロセス全体を通じて USV と画像中心の間のピクセル誤差に基づいて UAV のカメラ角度を調整することを提案します。
さらに、視覚的な測定値が拡張カルマン フィルター (EKF) に統合され、堅牢な状態推定が可能になります。
提案手法を検証するために、車載センサーを搭載した USV とカメラを搭載した UAV を利用します。
USV と UAV 間の通信を容易にするために、異種ロボット インターフェイスが確立されています。
「ムハンマド・ビン・ザイード国際ロボットチャレンジ（MBZIRC-2024）」期間中に実際の海洋環境で実施され、ノイズの多い測定や海洋の撹乱を組み込んだ一連の実験を通じて、私たちのアプローチの有効性を実証します。
成功した結果は、USV ナビゲーションの GPS を補完する私たちの方法の可能性を示しています。

要約(オリジナル)

The global positioning system (GPS) has become an indispensable navigation method for field operations with unmanned surface vehicles (USVs) in marine environments. However, GPS may not always be available outdoors because it is vulnerable to natural interference and malicious jamming attacks. Thus, an alternative navigation system is required when the use of GPS is restricted or prohibited. To this end, we present a novel method that utilizes an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) to assist in localizing USVs in GNSS-restricted marine environments. In our approach, the UAV flies along the shoreline at a consistent altitude, continuously tracking and detecting the USV using a deep learning-based approach on camera images. Subsequently, triangulation techniques are applied to estimate the USV’s position relative to the UAV, utilizing geometric information and datalink range from the UAV. We propose adjusting the UAV’s camera angle based on the pixel error between the USV and the image center throughout the localization process to enhance accuracy. Additionally, visual measurements are integrated into an Extended Kalman Filter (EKF) for robust state estimation. To validate our proposed method, we utilize a USV equipped with onboard sensors and a UAV equipped with a camera. A heterogeneous robotic interface is established to facilitate communication between the USV and UAV. We demonstrate the efficacy of our approach through a series of experiments conducted during the “Muhammad Bin Zayed International Robotic Challenge (MBZIRC-2024)” in real marine environments, incorporating noisy measurements and ocean disturbances. The successful outcomes indicate the potential of our method to complement GPS for USV navigation.

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