Experimental validation of UAV search and detection system in real wilderness environment

要約

Search and Rescue（SAR）ミッションには、特に挑戦的またはアクセスできない環境で、生存者を見つけるための信頼できる検索方法が必要です。
これが、無人航空機（UAV）を導入することが、SARミッションの効率を高めながら、ミッションに関係するすべての人の安全性を同時に増やすのに非常に役立つ可能性がある理由です。
これに動機付けられて、私たちは地中海のカルスト環境で人間の自律的なUAV検索を設計および実験します。
UAVは、既知の確率密度と検出関数に応じて、熱方程式駆動型エリアカバレッジ（HEDAC）エルゴード制御法を使用して向けられます。
実装されたセンシングフレームワークは、確率的検索モデル、モーション制御システム、およびコンピュータービジョンオブジェクトの検出で構成されています。
これにより、SARミッションでターゲットが検出される可能性の計算が可能になり、このペーパーでは、提案された確率的フレームワークとUAV制御の実験的検証に焦点を当てています。
目的の検索エリアでターゲットを見つける確率を確保するための均一な確率密度は、78人のボランティアに適切に考え抜かれたタスクを割り当てることにより達成されます。
検出モデルはYoloに基づいており、以前に収集されたOrtho-Photo画像データベースで訓練されています。
実験検索は慎重に計画および実施されますが、可能な限り多くのパラメーターが記録されます。
徹底的な分析は、モーション制御システム、オブジェクト検出、および検索検証で構成されています。
検出および検索パフォーマンスの評価は、UAVコントロールアルゴリズムの設計された検出モデルが実際の結果と一致していることを強く示しています。

要約(オリジナル)

Search and rescue (SAR) missions require reliable search methods to locate survivors, especially in challenging or inaccessible environments. This is why introducing unmanned aerial vehicles (UAVs) can be of great help to enhance the efficiency of SAR missions while simultaneously increasing the safety of everyone involved in the mission. Motivated by this, we design and experiment with autonomous UAV search for humans in a Mediterranean karst environment. The UAVs are directed using Heat equation-driven area coverage (HEDAC) ergodic control method according to known probability density and detection function. The implemented sensing framework consists of a probabilistic search model, motion control system, and computer vision object detection. It enables calculation of the probability of the target being detected in the SAR mission, and this paper focuses on experimental validation of proposed probabilistic framework and UAV control. The uniform probability density to ensure the even probability of finding the targets in the desired search area is achieved by assigning suitably thought-out tasks to 78 volunteers. The detection model is based on YOLO and trained with a previously collected ortho-photo image database. The experimental search is carefully planned and conducted, while as many parameters as possible are recorded. The thorough analysis consists of the motion control system, object detection, and the search validation. The assessment of the detection and search performance provides strong indication that the designed detection model in the UAV control algorithm is aligned with real-world results.

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