Control-Barrier-Aided Teleoperation with Visual-Inertial SLAM for Safe MAV Navigation in Complex Environments

要約

この論文では、非専門家によって遠隔操作される超小型航空機 (MAV) システムを検討し、視覚慣性同時位置特定およびマッピング (VI-SLAM) と組み合わせてコントロール バリア機能 (CBF) を活用する知覚安全フィルターを紹介します。
高密度の 3D 占有マッピングにより、複雑で構造化されていない環境での安全なナビゲーションを保証します。
当社のシステムは、オンボード IMU 測定、ステレオ赤外線画像、深度画像のみに依存し、安全でないとみなされる場合には遠隔操作入力を自律的に修正します。
3D 空間内の点が、(i) 障害物によって占有されている、または (ii) マップされていないままであるという 2 つの条件のいずれかを満たしている場合、その点は安全ではないと定義します。
各タイム ステップで、環境の占有マップが VI-SLAM によってオンボード測定値を融合することによって更新され、CBF が構築されて 3D 空間内の (非) 安全な領域をパラメータ化します。
VI-SLAM モジュールからの CBF と状態フィードバックが与えられると、安全フィルターは、CBF によってエンコードされた安全制約を満たしながら、遠隔操作入力に最もよく一致する認定基準を計算します。
既存の知覚ベースの安全制御フレームワークとは対照的に、私たちは知覚と行動のループを直接閉じ、外部インフラストラクチャや環境に関する事前知識なしで、リアルタイム VI-SLAM と組み合わせた安全制御の全機能を実証します。
私たちは、オンボードセンシングと計算のみを使用したリアルタイムMAV実験で知覚安全フィルターの有効性を検証し、遠隔操作者によって送信された任意の入力にもかかわらず、遠隔操作されたMAVが未知の環境を安全に移動できることを示します。

要約(オリジナル)

In this paper, we consider a Micro Aerial Vehicle (MAV) system teleoperated by a non-expert and introduce a perceptive safety filter that leverages Control Barrier Functions (CBFs) in conjunction with Visual-Inertial Simultaneous Localization and Mapping (VI-SLAM) and dense 3D occupancy mapping to guarantee safe navigation in complex and unstructured environments. Our system relies solely on onboard IMU measurements, stereo infrared images, and depth images and autonomously corrects teleoperated inputs when they are deemed unsafe. We define a point in 3D space as unsafe if it satisfies either of two conditions: (i) it is occupied by an obstacle, or (ii) it remains unmapped. At each time step, an occupancy map of the environment is updated by the VI-SLAM by fusing the onboard measurements, and a CBF is constructed to parameterize the (un)safe region in the 3D space. Given the CBF and state feedback from the VI-SLAM module, a safety filter computes a certified reference that best matches the teleoperation input while satisfying the safety constraint encoded by the CBF. In contrast to existing perception-based safe control frameworks, we directly close the perception-action loop and demonstrate the full capability of safe control in combination with real-time VI-SLAM without any external infrastructure or prior knowledge of the environment. We verify the efficacy of the perceptive safety filter in real-time MAV experiments using exclusively onboard sensing and computation and show that the teleoperated MAV is able to safely navigate through unknown environments despite arbitrary inputs sent by the teleoperator.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google