Set-membership target search and tracking within an unknown cluttered area using cooperating UAVs equipped with vision systems

要約

このペーパーでは、先験的に未知の数の動く地上ターゲットを含むいくつかの未知の関心地域で進化する協力UAVの艦隊を使用して、ターゲット検索と追跡の問題に対処します。
各ドローンには、埋め込みコンピュータービジョンシステム（CVS）が装備されており、ラベル付きピクセルとその環境の観察された部分の深さマップを提供します。
さらに、UAVがターゲットを識別するときに、画像フレームに対応するピクセルを含むボックスが利用可能です。
ピクセル分類、深度マップ構築、およびターゲット識別アルゴリズムによって提供される情報に関する仮説は、セットメンバーシップアプローチによる搾取を可能にするために提案されています。
セットメンバーシップのターゲット位置推定器は、CVSが提供する情報を使用して開発されます。
各UAVは、特定されたターゲットの位置を含むことが保証されているセットと、識別されているターゲットの位置を含むセットを評価します。
次に、各UAVはこれらのセットを使用して、ターゲットを協力的に検索および追跡します。

要約(オリジナル)

This paper addresses the problem of target search and tracking using a fleet of cooperating UAVs evolving in some unknown region of interest containing an a priori unknown number of moving ground targets. Each drone is equipped with an embedded Computer Vision System (CVS), providing an image with labeled pixels and a depth map of the observed part of its environment. Moreover, a box containing the corresponding pixels in the image frame is available when a UAV identifies a target. Hypotheses regarding information provided by the pixel classification, depth map construction, and target identification algorithms are proposed to allow its exploitation by set-membership approaches. A set-membership target location estimator is developed using the information provided by the CVS. Each UAV evaluates sets guaranteed to contain the location of the identified targets and a set possibly containing the locations of targets still to be identified. Then, each UAV uses these sets to search and track targets cooperatively.

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