EdgeFlowNet: 100FPS@1W Dense Optical Flow For Tiny Mobile Robots

要約

光フロー推定は、小さなモバイルロボット工学が安全で正確なナビゲーション、障害物回避、およびその他の機能を可能にするための重要なタスクです。
ただし、小さなロボットの光学フロー推定は、船内センシングと計算機能が限られているため困難です。
このホワイトペーパーでは、エッジコンピューティングの力を活用することにより、小さな自律モバイルロボットの高速で低速度の密度密度密度密度密度の高い密度密度密度密度密度密度密度光高い流動アプローチであるEdgeflownetを提案します。
静的な障害物の回避、不明なギャップを通る飛行、動的障害物回避を実行するために、小さな四角体にEdgeflownetを展開することにより、アプローチの有効性を実証します。
EdgeFlownetは、以前の最先端のアプローチよりも約20速で、精度を20％以上改善し、1.08Wの電力しか使用しないため、手のひらサイズの小さなモバイルロボットで高度な自律性を可能にします。

要約(オリジナル)

Optical flow estimation is a critical task for tiny mobile robotics to enable safe and accurate navigation, obstacle avoidance, and other functionalities. However, optical flow estimation on tiny robots is challenging due to limited onboard sensing and computation capabilities. In this paper, we propose EdgeFlowNet , a high-speed, low-latency dense optical flow approach for tiny autonomous mobile robots by harnessing the power of edge computing. We demonstrate the efficacy of our approach by deploying EdgeFlowNet on a tiny quadrotor to perform static obstacle avoidance, flight through unknown gaps and dynamic obstacle dodging. EdgeFlowNet is about 20 faster than the previous state-of-the-art approaches while improving accuracy by over 20% and using only 1.08W of power enabling advanced autonomy on palm-sized tiny mobile robots.

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