Precise Interception Flight Targets by Image-based Visual Servoing of Multicopter

要約

ストラップダウンカメラを搭載したマルチコプタを用いたビジョンベースの迎撃は、カメラとモーションの結合や回避的なターゲットのために困難である。本論文では、画像ベースビジュアルサーボ（IBVS）と比例航法ガイダンス（PNG）を統合した方法を提案し、インターセプトの最終段階におけるマルチコプターの過負荷を軽減する。IBVSコントローラによる滑らかな軌道と、遅延カルマンフィルタ（DKF）による高周波の目標2次元位置推定を組み合わせることで、画像処理の遅延が精度に与える影響を最小化する。さらに、ビジュアルサーボシステムの安定性を確保するために、視野（FOV）保持コントローラが設計されている。実験結果は、シミュレーションでは円誤差確率（CEP）が0.089m（最新の関連IBVS研究より72.8％低い）、実世界では4m/s以下の風条件下で80％以上の迎撃成功を示している。これらの結果は、非協力的な標的を低空で正確に迎撃するシステムの可能性を示している。

要約(オリジナル)

Vision-based interception using multicopters equipped strapdown camera is challenging due to camera-motion coupling and evasive targets. This paper proposes a method integrating Image-Based Visual Servoing (IBVS) with proportional navigation guidance (PNG), reducing the multicopter’s overload in the final interception phase. It combines smoother trajectories from the IBVS controller with high-frequency target 2D position estimation via a delayed Kalman filter (DKF) to minimize the impact of image processing delays on accuracy. In addition, a field-of-view (FOV) holding controller is designed for stability of the visual servo system. Experimental results show a circular error probability (CEP) of 0.089 m (72.8% lower than the latest relevant IBVS work) in simulations and over 80\% interception success under wind conditions below 4 m/s in real world. These results demonstrate the system’s potential for precise low-altitude interception of non-cooperative targets.

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