Embedded light-weight approach for safe landing in populated areas

要約

航空機が利用するアプリケーションへの関心が高まっているため、着陸の安全性は最近研究コミュニティを大きく巻き込む課題となっています。
この論文では、最先端の物体検出器と OctoMap に基づいた着陸安全パイプラインを提案します。
まず、表面障害物の点群が生成され、それが OctoMap に挿入されます。
人が住んでいないエリアが特定され、安全な着陸地点のリストが作成されます。
最先端のオブジェクト検出器と OctoMap を使用した効率的な点群操作によって実現される短い推論時間により、私たちのアプローチは軽量の組み込みシステムに展開することが可能です。
提案されたパイプラインは、人の密度、数、移動を変化させた多くのシミュレーション シナリオで評価されています。
Nvidia Jetson Nano をループ内で使用してシミュレーションを実行し、低計算能力のハードウェアでのパイプラインのパフォーマンスと堅牢性を確認しました。
実験では、95% の成功率で有望な結果が得られました。

要約(オリジナル)

Landing safety is a challenge heavily engaging the research community recently, due to the increasing interest in applications availed by aerial vehicles. In this paper, we propose a landing safety pipeline based on state of the art object detectors and OctoMap. First, a point cloud of surface obstacles is generated, which is then inserted in an OctoMap. The unoccupied areas are identified, thus resulting to a list of safe landing points. Due to the low inference time achieved by state of the art object detectors and the efficient point cloud manipulation using OctoMap, it is feasible for our approach to deploy on low-weight embedded systems. The proposed pipeline has been evaluated in many simulation scenarios, varying in people density, number, and movement. Simulations were executed with an Nvidia Jetson Nano in the loop to confirm the pipeline’s performance and robustness in a low computing power hardware. The experiments yielded promising results with a 95% success rate.

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