論文の概要: Dynamic Open Vocabulary Enhanced Safe-landing with Intelligence (DOVESEI)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11471v5
• Date: Fri, 3 May 2024 19:05:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 01:06:19.520941
• Title: Dynamic Open Vocabulary Enhanced Safe-landing with Intelligence (DOVESEI)
• Title（参考訳）: 動的オープン語彙強化型インテリジェンス付き安全着陸(DOVESEI)
• Authors: Haechan Mark Bong, Rongge Zhang, Ricardo de Azambuja, Giovanni Beltrame,
• Abstract要約: この作業は、都市空飛ぶロボットの基本的なステップである、安全な着陸を目指しています。 本稿では,オープンボキャブラリ画像セグメンテーションの能力を生かして,視覚サーボ機能を利用したリアクティブUAVシステムを提案する。 グローバルセグメンテーションと比較して、着陸成功率はほぼ10倍に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.29751283907164
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This work targets what we consider to be the foundational step for urban airborne robots, a safe landing. Our attention is directed toward what we deem the most crucial aspect of the safe landing perception stack: segmentation. We present a streamlined reactive UAV system that employs visual servoing by harnessing the capabilities of open vocabulary image segmentation. This approach can adapt to various scenarios with minimal adjustments, bypassing the necessity for extensive data accumulation for refining internal models, thanks to its open vocabulary methodology. Given the limitations imposed by local authorities, our primary focus centers on operations originating from altitudes of 100 meters. This choice is deliberate, as numerous preceding works have dealt with altitudes up to 30 meters, aligning with the capabilities of small stereo cameras. Consequently, we leave the remaining 20m to be navigated using conventional 3D path planning methods. Utilizing monocular cameras and image segmentation, our findings demonstrate the system's capability to successfully execute landing maneuvers at altitudes as low as 20 meters. However, this approach is vulnerable to intermittent and occasionally abrupt fluctuations in the segmentation between frames in a video stream. To address this challenge, we enhance the image segmentation output by introducing what we call a dynamic focus: a masking mechanism that self adjusts according to the current landing stage. This dynamic focus guides the control system to avoid regions beyond the drone's safety radius projected onto the ground, thus mitigating the problems with fluctuations. Through the implementation of this supplementary layer, our experiments have reached improvements in the landing success rate of almost tenfold when compared to global segmentation. All the source code is open source and available online (github.com/MISTLab/DOVESEI).
• Abstract（参考訳）: この作業は、都市空飛ぶロボットの基本的なステップである、安全な着陸を目指しています。 私たちの関心は、安全な着陸認識スタックの最も重要な側面であるセグメンテーションに向けられている。 本稿では,オープンボキャブラリ画像セグメンテーションの能力を生かして,視覚サーボ機能を利用したリアクティブUAVシステムを提案する。 このアプローチは、そのオープンな語彙方法論のおかげで、内部モデルを洗練するための広範なデータ蓄積の必要性を回避し、最小限の調整で様々なシナリオに適応することができる。 地方自治体が課した制限を踏まえると、当社は高度100mの運用に重点を置いています。 この選択は意図的であり、多くの先行作品が、小型ステレオカメラの能力に合わせて、高度30メートルに対処してきた。 その結果,従来の3次元経路計画法を用いて,残りの20mをナビゲートした。 単眼カメラと画像セグメンテーションを用いて, 高度20mまでの着地操作を成功させた。 しかし,この手法は,映像ストリーム内のフレーム間セグメンテーションにおける断続的かつ時折急激な変動に対して脆弱である。 この課題に対処するために、我々はダイナミックフォーカスと呼ばれる、現在の着陸段階に応じて自己調整するマスキング機構を導入することにより、画像分割出力を強化する。 このダイナミックフォーカスは、制御システムを誘導し、地上に投射されたドローンの安全半径を超える領域を避けることで、変動に伴う問題を緩和する。 この補助層の実装により,グローバルセグメンテーションと比較して,着陸成功率が約10倍に向上した。 ソースコードはすべてオープンソースでオンラインで入手できる(github.com/MISTLab/DOVESEI)。

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