Rapid Quadrotor Navigation in Diverse Environments using an Onboard Depth Camera

要約

捜索救助環境では、困難な 3D 形状 (密閉空間、瓦礫、故障など) が見られるため、機敏で操縦可能な航空ロボット システムが必要です。
これらのシステムはサイズ、重量、電力 (SWaP) に制約があるため、環境範囲を最大化するには迅速なナビゲーションが不可欠です。
救助者や犠牲者を危険にさらす可能性のある衝突を防ぐために、船内の自律性は堅牢でなければなりません。
これまでの研究では、自律航空機システム用の高速ナビゲーション ソリューションが開発されてきましたが、捜索救助用途の安全性を考慮したものはほとんどありませんでした。
これらの研究も、多様な環境におけるアプローチを実証していません。
私たちは、前方円弧運動プリミティブを使用するリアクティブ プランナーを開発することで、最新技術のこのギャップを埋めます。これは、障害物に近接して安全に操縦するために RGB-D 観測の歴史を活用します。
すべての計画ラウンドで安全な停止アクションがスケジュールされ、次の計画ラウンドで実行可能な動作計画が見つからない場合に実行されます。
このアプローチは何千ものシミュレーションで評価され、洞窟や森林などの多様な環境に導入されています。
結果は、最先端のアプローチと比較して成功率が 24% 増加したことを示しています。

要約(オリジナル)

Search and rescue environments exhibit challenging 3D geometry (e.g., confined spaces, rubble, and breakdown), which necessitates agile and maneuverable aerial robotic systems. Because these systems are size, weight, and power (SWaP) constrained, rapid navigation is essential for maximizing environment coverage. Onboard autonomy must be robust to prevent collisions, which may endanger rescuers and victims. Prior works have developed high-speed navigation solutions for autonomous aerial systems, but few have considered safety for search and rescue applications. These works have also not demonstrated their approaches in diverse environments. We bridge this gap in the state of the art by developing a reactive planner using forward-arc motion primitives, which leverages a history of RGB-D observations to safely maneuver in close proximity to obstacles. At every planning round, a safe stopping action is scheduled, which is executed if no feasible motion plan is found at the next planning round. The approach is evaluated in thousands of simulations and deployed in diverse environments, including caves and forests. The results demonstrate a 24% increase in success rate compared to state-of-the-art approaches.

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