Bio-inspired visual relative localization for large swarms of UAVs

要約

我々は、UAVの大規模群内のエージェントの相対的な定位のための視覚知覚の新しいアプローチを提案する。イワシの群れやミツバチの群れなど、分散的でありながら首尾一貫した方法で移動できる動物の大集団に利用されている生物学的知覚にヒントを得て、我々の手法は、各エージェントが個々の近傍を検出し、それらの相対位置を推定することに依存するのではなく、距離に対する近傍密度を回帰することを提案する。これにより、より正確な距離推定が可能となり、また近傍の数に対するスケーラビリティも向上する。さらに、この新しい相対位置特定手法と互換性を持たせるために、新しい群制御アルゴリズムを提案する。提示された手法の徹底的な評価を行い、距離推定への回帰アプローチが、ターゲットの相対的な姿勢の変化に対してよりロバストであり、群安定化のための相対定位の主要なソースとして使用するのに適していることを示す。

要約(オリジナル)

We propose a new approach to visual perception for relative localization of agents within large-scale swarms of UAVs. Inspired by biological perception utilized by schools of sardines, swarms of bees, and other large groups of animals capable of moving in a decentralized yet coherent manner, our method does not rely on detecting individual neighbors by each agent and estimating their relative position, but rather we propose to regress a neighbor density over distance. This allows for a more accurate distance estimation as well as better scalability with respect to the number of neighbors. Additionally, a novel swarm control algorithm is proposed to make it compatible with the new relative localization method. We provide a thorough evaluation of the presented methods and demonstrate that the regressing approach to distance estimation is more robust to varying relative pose of the targets and that it is suitable to be used as the main source of relative localization for swarm stabilization.

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