論文の概要: Autonomous Navigation of Micro Air Vehicles in Warehouses Using Vision-based Line Following

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00950v1
• Date: Mon, 2 Oct 2023 07:43:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 05:28:25.796939
• Title: Autonomous Navigation of Micro Air Vehicles in Warehouses Using Vision-based Line Following
• Title（参考訳）: ビジョンベースライン追従による倉庫内マイクロエア車両の自律走行
• Authors: Ling Shuang Soh, and Hann Woei Ho
• Abstract要約: 本稿では,室内用マイクロエアビー (MAV) ナビゲーションのための視覚ベースのソリューションを提案する。 本研究は,検出,ローカライゼーション,経路計画などのタスクにおいて,単一カメラを主センサとして活用することに焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0128808054306186
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a vision-based solution for indoor Micro Air Vehicle (MAV) navigation, with a primary focus on its application within autonomous warehouses. Our work centers on the utilization of a single camera as the primary sensor for tasks such as detection, localization, and path planning. To achieve these objectives, we implement the HSV color detection and the Hough Line Transform for effective line detection within warehouse environments. The integration of a Kalman filter into our system enables the camera to track yellow lines reliably. We evaluated the performance of our vision-based line following algorithm through various MAV flight tests conducted in the Gazebo 11 platform, utilizing ROS Noetic. The results of these simulations demonstrate the system capability to successfully navigate narrow indoor spaces. Our proposed system has the potential to significantly reduce labor costs and enhance overall productivity in warehouse operations. This work contributes to the growing field of MAV applications in autonomous warehouses, addressing the need for efficient logistics and supply chain solutions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自律型倉庫での運用を主眼とした,屋内小型航空機(mav)ナビゲーションのためのビジョンベースソリューションを提案する。 本研究は, 検出, 局所化, 経路計画などのタスクにおいて, 単一カメラを主センサとして活用することに焦点を当てている。 これらの目的を達成するため、倉庫内における効率的な線検出のためのHSV色検出とHough Line Transformを実装した。 Kalmanフィルタを我々のシステムに統合することで、カメラは黄色の線を確実に追跡することができる。 我々は, gazebo 11 プラットフォーム上で ros noetic を利用した様々な mav 飛行試験を行い,視覚ベースライン追従アルゴリズムの性能評価を行った。 これらのシミュレーション結果から,狭い屋内空間を効果的にナビゲートできることを示す。 提案システムでは, 作業コストを大幅に削減し, 倉庫業務全体の生産性を高めることができる。 この研究は、自律倉庫におけるMAVアプリケーションの成長に寄与し、効率的なロジスティクスとサプライチェーンソリューションの必要性に対処する。

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