論文の概要: UAV Autonomous Localization using Macro-Features Matching with a CAD Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.11610v1
• Date: Thu, 30 Jan 2020 23:49:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-05 12:29:36.417589
• Title: UAV Autonomous Localization using Macro-Features Matching with a CAD Model
• Title（参考訳）: マクロ特徴とCADモデルとのマッチングによるUAV自動位置決め
• Authors: Akkas Haque, Ahmed Elsaharti, Tarek Elderini, Mohamed Atef Elsaharty, and Jeremiah Neubert
• Abstract要約: 本稿では,マクロな特徴の検出とマッチングに依存する,オフライン,ポータブル,リアルタイムな室内UAVローカライゼーション手法を提案する。 この研究の主な貢献は、UAVキャプチャー画像からマクロ特徴記述ベクトルをリアルタイムに作成することであり、同時にコンピュータ支援設計(CAD)モデルからオフラインの既存ベクトルと一致する。 提案システムの有効性と精度をシミュレーションおよび試作実験により評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Research in the field of autonomous Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) has significantly advanced in recent years, mainly due to their relevance in a large variety of commercial, industrial, and military applications. However, UAV navigation in GPS-denied environments continues to be a challenging problem that has been tackled in recent research through sensor-based approaches. This paper presents a novel offline, portable, real-time in-door UAV localization technique that relies on macro-feature detection and matching. The proposed system leverages the support of machine learning, traditional computer vision techniques, and pre-existing knowledge of the environment. The main contribution of this work is the real-time creation of a macro-feature description vector from the UAV captured images which are simultaneously matched with an offline pre-existing vector from a Computer-Aided Design (CAD) model. This results in a quick UAV localization within the CAD model. The effectiveness and accuracy of the proposed system were evaluated through simulations and experimental prototype implementation. Final results reveal the algorithm's low computational burden as well as its ease of deployment in GPS-denied environments.
• Abstract（参考訳）: 自律型無人航空機(uavs)の分野の研究は近年著しく進展しており、主に商業、産業、軍事の多種多様な用途に関係している。 しかし、GPSを付加した環境でのUAVナビゲーションは、センサベースのアプローチによる最近の研究で取り組まれている課題であり続けている。 本稿では,マクロな特徴の検出とマッチングに依存する,オフライン,ポータブル,リアルタイムな室内UAVローカライゼーション手法を提案する。 提案システムは、機械学習、従来のコンピュータビジョン技術、および環境に関する既存の知識を活用している。 この研究の主な貢献は、UAVキャプチャー画像からマクロ特徴記述ベクトルをリアルタイムに作成することであり、同時にコンピュータ支援設計(CAD)モデルからオフラインの既存ベクトルと一致する。 その結果、CADモデル内のUAVローカライゼーションが高速になる。 提案システムの有効性と精度をシミュレーションおよび試作実験により評価した。 最終的な結果は、アルゴリズムの計算負担の低さと、GPSを用いた環境への展開の容易さを明らかにした。

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