BatDeck — Ultra Low-power Ultrasonic Ego-velocity Estimation and Obstacle Avoidance on Nano-drones

要約

小型、軽量設計のナノドローンは、限られた空間での救助活動に最適であり、人間との相互作用に対して本質的に安全です。
ただし、ペイロードが限られているため、自我速度推定と障害物検出に必要な重要なセンシングは、単一ビーン レーザーベースの飛行時間型 (ToF) センサーと低解像度の光学センサーに制限されます。
これらのセンサーは良好なパフォーマンスを示していますが、いくつかの複雑な現実世界のシナリオでは、特に透明または反射面 (ToF) に面している場合、または視覚的特徴 (オプティカル フロー センサー) が欠如している場合には失敗します。
この論文はコウモリからインスピレーションを得て、下向きおよび前方向きの超低出力超音波センサーに基づく自我速度推定と障害物回避のための新しい双方向測距ベースの方法を提案します。これにより、ドローンが反射する方向を向いている場合のパフォーマンスが向上します。
マテリアルを使用したり、完全な暗闇の中でナビゲートしたりできます。
私たちの結果は、私たちの新しいセンシングシステムが自我速度推定で平均二乗誤差 0.019 m/s を達成し、透明で反射性の障害物がある困難な環境で平均 136 m をカバーしながら 8 分間の飛行時間の探査を可能にすることを示しています。
また、障害物回避のための超音波とレーザーベースのToFセンシング技術、自我速度推定のためのオプティカルフローと超音波ベースの技術も比較し、これらのシステムと方法をどのように補完してナノドローン運用の堅牢性を強化できるかを示します。

要約(オリジナル)

Nano-drones, with their small, lightweight design, are ideal for confined-space rescue missions and inherently safe for human interaction. However, their limited payload restricts the critical sensing needed for ego-velocity estimation and obstacle detection to single-bean laser-based time-of-flight (ToF) and low-resolution optical sensors. Although those sensors have demonstrated good performance, they fail in some complex real-world scenarios, especially when facing transparent or reflective surfaces (ToFs) or when lacking visual features (optical-flow sensors). Taking inspiration from bats, this paper proposes a novel two-way ranging-based method for ego-velocity estimation and obstacle avoidance based on down-and-forward facing ultra-low-power ultrasonic sensors, which improve the performance when the drone faces reflective materials or navigates in complete darkness. Our results demonstrate that our new sensing system achieves a mean square error of 0.019 m/s on ego-velocity estimation and allows exploration for a flight time of 8 minutes while covering 136 m on average in a challenging environment with transparent and reflective obstacles. We also compare ultrasonic and laser-based ToF sensing techniques for obstacle avoidance, as well as optical flow and ultrasonic-based techniques for ego-velocity estimation, denoting how these systems and methods can be complemented to enhance the robustness of nano-drone operations.

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