Adaptive Acoustic Flow-Based Navigation with 3D Sonar Sensor Fusion

要約

空間的に多様で動的な環境をナビゲートすることは、自律型エージェントの重要なタスクの 1 つです。
この論文では、1つまたは複数の3Dソナーセンサーを備えたモバイルプラットフォームをナビゲートする新しい方法を紹介します。
モバイル プラットフォームを移動し、続いてその上にある 3D ソナー センサーを移動すると、センサーの読み取り値にエコー反射の時間の経過に伴うシグネチャの変化が生じます。
任意のモーション タイプについて、これらのシグネチャ バリエーションの予測モデルを作成するためのアプローチが提示されます。
さらに、このモデルは適応性があり、モバイル プラットフォーム上の 1 つまたは複数のソナー センサーの任意の位置と方向に対応します。
この適応モデルを使用し、すべての感覚測定値を融合して階層化された制御システムを作成することを提案します。これにより、モバイルプラットフォームが衝突回避、障害物回避、壁追従、廊下追従動作などの一連の基本的な動きを実行して、動的に移動する環境をナビゲートできます。
その中のオブジェクト。
このホワイト ペーパーでは、ナビゲーション モデル全体の基礎となる理論的基盤について説明し、シミュレートされた環境でそれを検証して、システムが安定していることを示し、自律ナビゲーション タスクを完了することができる 1 つまたは複数のソナー センサーの複数のテスト済み空間構成に対して期待される動作を提供することを示します。

要約(オリジナル)

Navigating spatially varied and dynamic environments is one of the key tasks for autonomous agents. In this paper we present a novel method of navigating a mobile platform with one or multiple 3D-sonar sensors. Moving a mobile platform and subsequently any 3D-sonar sensor on it, will create signature variations over time of the echoed reflections in the sensor readings. An approach is presented to create a predictive model of these signature variations for any motion type. Furthermore, the model is adaptive and works for any position and orientation of one or multiple sonar sensors on a mobile platform. We propose to use this adaptive model and fuse all sensory readings to create a layered control system allowing a mobile platform to perform a set of primitive motions such as collision avoidance, obstacle avoidance, wall following and corridor following behaviours to navigate an environment with dynamically moving objects within it. This paper describes the underlying theoretical base of the entire navigation model and validates it in a simulated environment with results that shows the system is stable and delivers expected behaviour for several tested spatial configurations of one or multiple sonar sensors that can complete an autonomous navigation task.

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