論文の概要: Vision-based Target Pose Estimation with Multiple Markers for the
Perching of UAVs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14838v1
- Date: Tue, 25 Apr 2023 16:51:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-07 16:14:34.187255
- Title: Vision-based Target Pose Estimation with Multiple Markers for the
Perching of UAVs
- Title（参考訳）: UAVのパーチのためのマルチマーカーを用いた視覚的目標位置推定
- Authors: Truong-Dong Do, Nguyen Xuan-Mung and Sung-Kyung Hong
- Abstract要約: 本稿では,複数のマーカーを用いた視覚的ターゲットポーズ推定手法を提案する。
より大きなものの内部に小さなマーカーが付いたエンチングターゲットは、広範囲かつ近距離での検知能力を改善するように設計されている。
ポーズは、位置制御器に送られ、ドローンとマーカーの中央を調整し、ターゲットのパーチを操縦する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Autonomous Nano Aerial Vehicles have been increasingly popular in
surveillance and monitoring operations due to their efficiency and
maneuverability. Once a target location has been reached, drones do not have to
remain active during the mission. It is possible for the vehicle to perch and
stop its motors in such situations to conserve energy, as well as maintain a
static position in unfavorable flying conditions. In the perching target
estimation phase, the steady and accuracy of a visual camera with markers is a
significant challenge. It is rapidly detectable from afar when using a large
marker, but when the drone approaches, it quickly disappears as out of camera
view. In this paper, a vision-based target poses estimation method using
multiple markers is proposed to deal with the above-mentioned problems. First,
a perching target with a small marker inside a larger one is designed to
improve detection capability at wide and close ranges. Second, the relative
poses of the flying vehicle are calculated from detected markers using a
monocular camera. Next, a Kalman filter is applied to provide a more stable and
reliable pose estimation, especially when the measurement data is missing due
to unexpected reasons. Finally, we introduced an algorithm for merging the
poses data from multi markers. The poses are then sent to the position
controller to align the drone and the marker's center and steer it to perch on
the target. The experimental results demonstrated the effectiveness and
feasibility of the adopted approach. The drone can perch successfully onto the
center of the markers with the attached 25mm-diameter rounded magnet.
- Abstract（参考訳）: 自律型ナノ航空機は、その効率性と操縦性のために、監視および監視活動でますます人気を集めている。
目標地点に到達すると、ドローンは任務の間も活動し続けなければならない。
車両はそのような状況下でモーターをパーチし停止させ、エネルギーを節約し、また、好ましくない飛行条件下で静止位置を維持することができる。
パーチング目標推定フェーズでは,マーカを備えた視覚カメラの定常的かつ高精度化が大きな課題である。
大きなマーカーを使用すると、遠くから素早く検出できますが、ドローンが近づくと、カメラの視界からすぐに消えてしまいます。
本稿では,上記の問題に対処するために,複数のマーカーを用いた視覚的ターゲットポーズ推定手法を提案する。
まず, より広い範囲で検出能力を向上させるため, 小型のマーカーを内蔵したパーチングターゲットの設計を行った。
第2に、単眼カメラを用いて検出されたマーカーから飛行車両の相対的なポーズを算出する。
次にカルマンフィルタを適用し、特に予期せぬ理由により測定データが欠落している場合に、より安定して信頼性の高いポーズ推定を行う。
最後に,複数マーカーからのポーズデータをマージするアルゴリズムを導入した。
その後、ポーズは位置制御装置に送られ、ドローンとマーカーの中央を調整し、ターゲットのパーチに操る。
実験の結果,本手法の有効性と有効性が示された。
ドローンは25mmの丸みを帯びた磁石でマーカーの中央に到達することができる。
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