Towards Real-Time Generation of Delay-Compensated Video Feeds for Outdoor Mobile Robot Teleoperation

要約

テレオ操作は、監督者が農業ロボットをリモートで制御できるようにするための重要な技術です。
ただし、密集した作物の列の環境要因とネットワークインフラストラクチャの制限は、テレオペレーターにストリーミングされたデータの信頼性を妨げています。
これらの問題は、ロボットの実際の視点から大幅に逸脱することが多い、遅延して可変のフレームレートビデオフィードをもたらします。
監督者向けの遅延補償画像をリアルタイムで生成するために、モジュラー学習ベースのビジョンパイプラインを提案します。
当社の広範なオフライン評価は、私たちの方法が、設定の最新のアプローチと比較して、より正確な画像を生成することを示しています。
さらに、私たちのものは、リアルタイムで実際のロボットからのデータ上の複雑な地形を持つ屋外フィールド環境で遅延補償法を評価するための数少ない作品の1つです。
結果のビデオとコードは、https：//sites.google.com/illinois.edu/comp-teleopで提供されます。

要約(オリジナル)

Teleoperation is an important technology to enable supervisors to control agricultural robots remotely. However, environmental factors in dense crop rows and limitations in network infrastructure hinder the reliability of data streamed to teleoperators. These issues result in delayed and variable frame rate video feeds that often deviate significantly from the robot’s actual viewpoint. We propose a modular learning-based vision pipeline to generate delay-compensated images in real-time for supervisors. Our extensive offline evaluations demonstrate that our method generates more accurate images compared to state-of-the-art approaches in our setting. Additionally, ours is one of the few works to evaluate a delay-compensation method in outdoor field environments with complex terrain on data from a real robot in real-time. Resulting videos and code are provided at https://sites.google.com/illinois.edu/comp-teleop.

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