要約
消費者向けドローンは、組み込み CPU、GPU、カメラの急速な発展を契機として、効果的なマルチメディア収集ツールとなっています。
有人航空機に関する高品質の航空ビデオ、3D 地形スキャン、赤外線画像などを安価に収集できることでよく知られています。
ただし、ユーザーはカスタム センサー、アクチュエーター、コンピューターを作成して接続することもできるため、ドローンはさまざまなデータを収集したり、複合データを生成したり、安全な方法で着陸するために自律的に動作を変更したり、さらに選択したりするなど、環境とインテリジェントに対話できます。
データ収集サイト。
残念ながら、エンジニアリング以外の多くの研究者にとって、カスタム ペイロードの開発は法外に困難です。
Raspberry Pi 5 を DJI Matrice 350 に統合する高度な計算ペイロードを作成する方法に関するガイドラインを提供します。ペイロードは典型的な DJI ペイロードと同様に Matrice のケースに収まり (ただし、はるかに安価です)、構築と拡張が簡単です (3D
-printed)、ドローンの電力と遠隔測定を使用し、ドローンとそのその他のペイロードを制御でき、ドローンのセンサーとカメラフィードにアクセスでき、ビデオを処理してコントローラーを介してオペレーターにリアルタイムでストリーミングできます。
私たちが遭遇した困難や独自の癖、それらをどのように解決したかについて説明し、他の人が使用できるようにセットアップ スクリプトと動作することがわかっている構成を提供します。
要約(オリジナル)
Consumer-grade drones have become effective multimedia collection tools, spring-boarded by rapid development in embedded CPUs, GPUs, and cameras. They are best known for their ability to cheaply collect high-quality aerial video, 3D terrain scans, infrared imagery, etc., with respect to manned aircraft. However, users can also create and attach custom sensors, actuators, or computers, so the drone can collect different data, generate composite data, or interact intelligently with its environment, e.g., autonomously changing behavior to land in a safe way, or choosing further data collection sites. Unfortunately, developing custom payloads is prohibitively difficult for many researchers outside of engineering. We provide guidelines for how to create a sophisticated computational payload that integrates a Raspberry Pi 5 into a DJI Matrice 350. The payload fits into the Matrice’s case like a typical DJI payload (but is much cheaper), is easy to build and expand (3D-printed), uses the drone’s power and telemetry, can control the drone and its other payloads, can access the drone’s sensors and camera feeds, and can process video and stream it to the operator via the controller in real time. We describe the difficulties and proprietary quirks we encountered, how we worked through them, and provide setup scripts and a known-working configuration for others to use.
arxiv情報
著者 | Joshua Springer,Gylfi Þór Guðmundsson,Marcel Kyas |
発行日 | 2024-05-10 01:41:44+00:00 |
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