On Onboard LiDAR-based Flying Object Detection

要約

高度に動的な空中迎撃と機敏なマルチロボット相互作用を目的とした、飛行物体の検出と位置特定のための新しい堅牢で正確なアプローチがこのペーパーで紹介されています。
このアプローチは、アルゴリズムの入力データを提供する 3D LiDAR センサーを搭載した自律型航空機に搭載して使用するために提案されています。
これは、ターゲット検出のための新しい 3D 占有ボクセル マッピング方法と、感覚データの不確実性を補うためのクラスターベースの複数仮説トラッカーに依存しています。
他の飛行物体のオンボード検出の最先端の方法と比較すると、提示されたアプローチは、さまざまな環境やターゲットの外観の変化に対する優れたローカリゼーション精度と堅牢性、およびより大きな検出範囲を提供します。
さらに、提案されたマルチターゲットトラッカーと組み合わせて、散発的な誤検知が抑制され、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、検出器は、他のロボットの正確で堅牢で高速な相対位置特定が重要な自律空中迎撃やフォーメーション制御など、機敏なマルチロボット相互作用のタスクに適しています。
シミュレーションおよび実世界の実験で、システムの実用的な使いやすさとパフォーマンスを実証します。

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 onboard an autonomous aerial vehicle equipped with a 3D LiDAR sensor providing input data for the algorithm. It relies on a novel 3D occupancy voxel mapping method for the target detection and a cluster-based multiple hypothesis tracker to compensate uncertainty of the sensory data. When compared to state-of-the-art methods of onboard detection of other flying objects, the presented approach provides superior localization accuracy and robustness to different environments and appearance changes of the target, as well as a greater detection range. Furthermore, in combination with the proposed multi-target tracker, sporadic false positives are suppressed, state estimation of the target is provided and the detection latency is negligible. This makes the detector suitable for tasks of agile multi-robot interaction, such as autonomous aerial interception or formation control where precise, robust, and fast relative localization of other robots is crucial. We demonstrate the practical usability and performance of the system in simulated and real-world experiments.

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