ORBSLAM3-Enhanced Autonomous Toy Drones: Pioneering Indoor Exploration

要約

おもちゃのドローンが地図にない GPS が拒否された屋内空間を移動することは、位置特定に GPS に依存しているため、大きな困難が生じます。
このような状況では、適切なナビゲーションを実現する必要性が主な関心事になります。
この困難な課題に対応するため、当社は単眼 \emph{RGB} カメラを搭載したドローン向けに調整されたリアルタイム自律屋内探査システムを導入します。
私たちのシステムは、最先端のビジョン機能ベースの SLAM である \emph{ORB-SLAM3} を利用して、おもちゃのドローンの位置特定と、マッピングされていない屋内地形のマッピングの両方を処理します。
\emph{ORB-SLAM3} の実用性は別として、生成されたマップはまばらな点群として表現されるため、外れ値データが存在する傾向があります。
この課題に対処するために、証明可能な保証を備えた外れ値除去アルゴリズムを提案します。
さらに、当社のシステムには新しい出口検出アルゴリズムが組み込まれており、不慣れな屋内環境全体にわたってトイドローンによる継続的な探索を保証します。
また、既存のパス プランナーを使用して適切なパス プランニングを確保するために、まばらなポイントも変換します。
私たちが提案したシステムの有効性と効率を検証するために、屋内空間の自律探索に関するオフラインおよびリアルタイムの実験を実施しました。
これらの取り組みの結果は、私たちの方法の有効性を実証しています。

要約(オリジナル)

Navigating toy drones through uncharted GPS-denied indoor spaces poses significant difficulties due to their reliance on GPS for location determination. In such circumstances, the necessity for achieving proper navigation is a primary concern. In response to this formidable challenge, we introduce a real-time autonomous indoor exploration system tailored for drones equipped with a monocular \emph{RGB} camera. Our system utilizes \emph{ORB-SLAM3}, a state-of-the-art vision feature-based SLAM, to handle both the localization of toy drones and the mapping of unmapped indoor terrains. Aside from the practicability of \emph{ORB-SLAM3}, the generated maps are represented as sparse point clouds, making them prone to the presence of outlier data. To address this challenge, we propose an outlier removal algorithm with provable guarantees. Furthermore, our system incorporates a novel exit detection algorithm, ensuring continuous exploration by the toy drone throughout the unfamiliar indoor environment. We also transform the sparse point to ensure proper path planning using existing path planners. To validate the efficacy and efficiency of our proposed system, we conducted offline and real-time experiments on the autonomous exploration of indoor spaces. The results from these endeavors demonstrate the effectiveness of our methods.

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