On Onboard LiDAR-based Flying Object Detection

要約

このホワイトペーパーでは、非常に動的な空中遮断とアジャイルマルチロボット相互作用を目的として、飛行オブジェクトの検出とローカリゼーションのための新しい堅牢で正確なアプローチを示します。
このアプローチは、3Dライダーセンサーを装備した自律航空車両のボードで使用するために提案されています。
ターゲット検出のための新しい3D占有ボクセルマッピング方法に依存しており、ターゲットのさまざまな環境と外観の変化に関して高いローカリゼーションの精度と堅牢性を提供します。
提案されたクラスターベースのマルチターゲットトラッカーと組み合わせて、散発的な偽陽性が抑制され、ターゲットの状態推定が提供され、検出レイテンシは無視できます。
これにより、他のロボットの高速で正確な、および堅牢な相対局在化が重要な自律航空挿入や形成制御など、アジャイルマルチロボット相互作用のタスクにシステムが適切になります。
20mの範囲で、私たちのシステムがほぼ100％のリコール、0.2mの精度、20msでマイクロスケールUAVを確実に検出できることを実証するシミュレートされた実世界の実験におけるシステムの実行可能性とパフォーマンスを評価します。
遅れ。

要約(オリジナル)

A new robust and accurate approach for the detection and localization of flying objects with the purpose of highly dynamic aerial interception and agile multi-robot interaction is presented in this paper. The approach is proposed for use on board of autonomous aerial vehicles equipped with a 3D LiDAR sensor. It relies on a novel 3D occupancy voxel mapping method for the target detection that provides high localization accuracy and robustness with respect to varying environments and appearance changes of the target. In combination with a proposed cluster-based multi-target tracker, sporadic false positives are suppressed, state estimation of the target is provided, and the detection latency is negligible. This makes the system suitable for tasks of agile multi-robot interaction, such as autonomous aerial interception or formation control where fast, precise, and robust relative localization of other robots is crucial. We evaluate the viability and performance of the system in simulated and real-world experiments which demonstrate that at a range of 20m, our system is capable of reliably detecting a micro-scale UAV with an almost 100% recall, 0.2m accuracy, and 20ms delay.

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