論文の概要: A Safer Vision-based Autonomous Planning System for Quadrotor UAVs with
Dynamic Obstacle Trajectory Prediction and Its Application with LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12893v1
- Date: Tue, 21 Nov 2023 08:09:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-23 17:37:16.223614
- Title: A Safer Vision-based Autonomous Planning System for Quadrotor UAVs with
Dynamic Obstacle Trajectory Prediction and Its Application with LLMs
- Title（参考訳）: 動的障害物軌道予測による4軸UAVのサファービジョンに基づく自律計画システムとそのLLMへの応用
- Authors: Jiageng Zhong, Ming Li, Yinliang Chen, Zihang Wei, Fan Yang, Haoran
Shen
- Abstract要約: 本稿では,動的障害物の追跡と軌道予測を組み合わせて,効率的な自律飛行を実現するビジョンベース計画システムを提案する。
シミュレーション環境と実環境環境の両方で実験を行い,本研究の結果から動的環境の障害物をリアルタイムに検出・回避することが可能であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.747468447244154
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: For intelligent quadcopter UAVs, a robust and reliable autonomous planning
system is crucial. Most current trajectory planning methods for UAVs are
suitable for static environments but struggle to handle dynamic obstacles,
which can pose challenges and even dangers to flight. To address this issue,
this paper proposes a vision-based planning system that combines tracking and
trajectory prediction of dynamic obstacles to achieve efficient and reliable
autonomous flight. We use a lightweight object detection algorithm to identify
dynamic obstacles and then use Kalman Filtering to track and estimate their
motion states. During the planning phase, we not only consider static obstacles
but also account for the potential movements of dynamic obstacles. For
trajectory generation, we use a B-spline-based trajectory search algorithm,
which is further optimized with various constraints to enhance safety and
alignment with the UAV's motion characteristics. We conduct experiments in both
simulation and real-world environments, and the results indicate that our
approach can successfully detect and avoid obstacles in dynamic environments in
real-time, offering greater reliability compared to existing approaches.
Furthermore, with the advancements in Natural Language Processing (NLP)
technology demonstrating exceptional zero-shot generalization capabilities,
more user-friendly human-machine interactions have become feasible, and this
study also explores the integration of autonomous planning systems with Large
Language Models (LLMs).
- Abstract（参考訳）: インテリジェントクアッドコプターUAVにとって、堅牢で信頼性の高い自律計画システムは非常に重要です。
現在のUAVの軌道計画手法は静的な環境に適しているが、ダイナミックな障害物に対処するのに苦労している。
そこで本研究では,動的障害物の追跡と軌道予測を組み合わせて,効率的な自律飛行を実現するビジョンベース計画システムを提案する。
我々は, 軽量物体検出アルゴリズムを用いて動的障害物を同定し, カルマンフィルタを用いて運動状態の追跡と推定を行う。
計画段階では,静的障害物を考えるだけでなく,動的障害物の潜在的動きも考慮する。
トラジェクトリ生成には,B-スプラインに基づくトラジェクトリ探索アルゴリズムを用いる。このアルゴリズムは,UAVの運動特性の安全性と整合性を高めるために,様々な制約に最適化されている。
シミュレーション環境と実環境環境の両方で実験を行い,提案手法は動的環境の障害物をリアルタイムに検出・回避し,既存の手法に比べて信頼性が高いことを示す。
さらに、例外的なゼロショット一般化能力を示す自然言語処理(NLP)技術の進歩により、よりユーザフレンドリーなヒューマンマシンインタラクションの実現が可能となり、また、大規模言語モデル(LLM)と自律計画システムの統合についても検討する。
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