論文の概要: ORBSLAM3-Enhanced Autonomous Toy Drones: Pioneering Indoor Exploration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13385v1
- Date: Wed, 20 Dec 2023 19:20:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-22 16:48:55.702743
- Title: ORBSLAM3-Enhanced Autonomous Toy Drones: Pioneering Indoor Exploration
- Title（参考訳）: orbslam3による自律型玩具ドローン:室内探査の先駆者
- Authors: Murad Tukan, Fares Fares, Yotam Grufinkle, Ido Talmor, Loay Mualem,
Vladimir Braverman, Dan Feldman
- Abstract要約: おもちゃのドローンをGPSのない屋内空間を航行することは、大きな困難を伴っている。
本研究では,単眼式EmphRGBカメラを搭載したドローンに適したリアルタイム屋内探査システムを提案する。
我々のシステムは、最先端のビジョン機能ベースのSLAMであるEmphORB-SLAM3を使用して、おもちゃドローンのローカライゼーションと、マッピングされていない屋内地形のマッピングの両方を処理します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.334482597992455
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Navigating toy drones through uncharted GPS-denied indoor spaces poses
significant difficulties due to their reliance on GPS for location
determination. In such circumstances, the necessity for achieving proper
navigation is a primary concern. In response to this formidable challenge, we
introduce a real-time autonomous indoor exploration system tailored for drones
equipped with a monocular \emph{RGB} camera.
Our system utilizes \emph{ORB-SLAM3}, a state-of-the-art vision feature-based
SLAM, to handle both the localization of toy drones and the mapping of unmapped
indoor terrains. Aside from the practicability of \emph{ORB-SLAM3}, the
generated maps are represented as sparse point clouds, making them prone to the
presence of outlier data. To address this challenge, we propose an outlier
removal algorithm with provable guarantees. Furthermore, our system
incorporates a novel exit detection algorithm, ensuring continuous exploration
by the toy drone throughout the unfamiliar indoor environment. We also
transform the sparse point to ensure proper path planning using existing path
planners.
To validate the efficacy and efficiency of our proposed system, we conducted
offline and real-time experiments on the autonomous exploration of indoor
spaces. The results from these endeavors demonstrate the effectiveness of our
methods.
- Abstract（参考訳）: おもちゃのドローンを非チャージされたGPSで屋内空間を移動させることは、位置決定にGPSに依存するため、重大な困難を伴う。
このような状況下では、適切なナビゲーションを実現する必要性が主な関心事である。
この難題に対応するために,単眼カメラを搭載したドローンに適した,リアルタイムの屋内探査システムを導入する。
我々のシステムは、最先端のビジョン機能ベースのSLAMである‘emph{ORB-SLAM3}を使って、おもちゃドローンのローカライゼーションと、マッピングされていない屋内地形のマッピングの両方を処理している。
emph{orb-slam3} の実用性とは別に、生成されたマップはスパースポイント雲として表現され、外れたデータの存在に近づいた。
この課題に対処するため,証明可能な保証付き外乱除去アルゴリズムを提案する。
さらに,新しい出口検出アルゴリズムを導入し,おもちゃのドローンによる室内環境中連続探査を実現する。
また、スパースポイントを変換して、既存のパスプランナを用いた適切なパス計画を保証する。
提案システムの有効性と有効性を検証するため,室内空間の自律探索に関するオフラインおよびリアルタイム実験を行った。
これらの成果は,本手法の有効性を示すものである。
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