ARES: Accurate, Autonomous, Near Real-time 3D Reconstruction using Drones

要約

ドローンは 3D モデリングに革命をもたらします。
3D モデルは、オブジェクトまたは構造の正確な再構成を表します。
このペーパーでは、ドローンに搭載された LiDAR を使用して 3D モデルをほぼリアルタイムで正確に再構築する ARES の設計と実装について説明します。
このような機能は、構造を文書化したり、フライト間の航空機の完全性をチェックしたりするのに役立ちます。
正確な再構築には高いドローン測位精度が必要ですが、GPS は正確であるため、ARES は SLAM を使用します。
ただし、その際には、ドローンのバッテリーと計算リソース、SLAM エラーの蓄積、LiDAR の解像度など、いくつかの競合する制約に対処する必要があります。
ARES は、慎重な軌道設計を使用してこの制約空間でスイート スポットを見つけ、高速偵察飛行で構造物の探索エリアを絞り込み、圧縮された LiDAR データを LTE 経由でストリーミングすることで高価な計算をクラウドにオフロードします。
ARES は大規模な構造を 10 秒 cms 以内に再構築し、発生する計算遅延は 100 ミリ秒未満です。

要約(オリジナル)

Drones will revolutionize 3D modeling. A 3D model represents an accurate reconstruction of an object or structure. This paper explores the design and implementation of ARES, which provides near real-time, accurate reconstruction of 3D models using a drone-mounted LiDAR; such a capability can be useful to document construction or check aircraft integrity between flights. Accurate reconstruction requires high drone positioning accuracy, and, because GPS can be in accurate, ARES uses SLAM. However, in doing so it must deal with several competing constraints: drone battery and compute resources, SLAM error accumulation, and LiDAR resolution. ARES uses careful trajectory design to find a sweet spot in this constraint space, a fast reconnaissance flight to narrow the search area for structures, and offloads expensive computations to the cloud by streaming compressed LiDAR data over LTE. ARES reconstructs large structures to within 10s of cms and incurs less than 100 ms compute latency.

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