EdgeFlowNet: 100FPS@1W Dense Optical Flow For Tiny Mobile Robots

要約

オプティカル フロー推定は、安全で正確なナビゲーション、障害物回避、その他の機能を可能にする小型モバイル ロボットにとって重要なタスクです。
ただし、小型ロボットでのオプティカル フロー推定は、オンボードのセンシング機能と計算機能が限られているため、困難です。
この論文では、エッジ コンピューティングの力を活用することによる、小型自律移動ロボットのための高速、低遅延の高密度オプティカル フロー アプローチである EdgeFlowNet を提案します。
EdgeFlowNet を小型クアローターに展開し、静的な障害物回避、未知のギャップを通過する飛行、動的な障害物回避を実行することで、アプローチの有効性を実証します。
EdgeFlowNet は、以前の最先端のアプローチよりも約 20 高速でありながら、精度が 20% 以上向上し、消費電力はわずか 1.08 W で、手のひらサイズの小型モバイル ロボットの高度な自律性を実現します。

要約(オリジナル)

Optical flow estimation is a critical task for tiny mobile robotics to enable safe and accurate navigation, obstacle avoidance, and other functionalities. However, optical flow estimation on tiny robots is challenging due to limited onboard sensing and computation capabilities. In this paper, we propose EdgeFlowNet , a high-speed, low-latency dense optical flow approach for tiny autonomous mobile robots by harnessing the power of edge computing. We demonstrate the efficacy of our approach by deploying EdgeFlowNet on a tiny quadrotor to perform static obstacle avoidance, flight through unknown gaps and dynamic obstacle dodging. EdgeFlowNet is about 20 faster than the previous state-of-the-art approaches while improving accuracy by over 20% and using only 1.08W of power enabling advanced autonomy on palm-sized tiny mobile robots.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google