論文の概要: Detection and tracking of MAVs using a LiDAR with rosette scanning pattern

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08555v1
• Date: Fri, 16 Aug 2024 06:40:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-19 16:28:41.226126
• Title: Detection and tracking of MAVs using a LiDAR with rosette scanning pattern
• Title（参考訳）: ロゼット走査パターンを用いたLiDARによるMAVの検出と追跡
• Authors: Sándor Gazdag, Tom Möller, Tamás Filep, Anita Keszler, András L. Majdik,
• Abstract要約: 本研究は,パンティルト・ターレット上の低コストロゼットスキャンLiDARを用いてMAVの検出と追跡を行う手法を提案する。 トラッキングにより、ターゲットの3Dポイントの密度をLiDARセンサーで最大化して、MAVを中央に保持することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.062195473318468
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The usage of commercial Micro Aerial Vehicles (MAVs) has increased drastically during the last decade. While the added value of MAVs to society is apparent, their growing use is also coming with increasing risks like violating public airspace at airports or committing privacy violations. To mitigate these issues it is becoming critical to develop solutions that incorporate the detection and tracking of MAVs with autonomous systems. This work presents a method for the detection and tracking of MAVs using a novel, low-cost rosette scanning LiDAR on a pan-tilt turret. Once the static background is captured, a particle filter is utilized to detect a possible target and track its position with a physical, programmable pan-tilt system. The tracking makes it possible to keep the MAV in the center, maximizing the density of 3D points measured on the target by the LiDAR sensor. The developed algorithm was evaluated within the indoor MIcro aerial vehicle and MOtion capture (MIMO) arena and has state-of-the-art tracking accuracy, stability, and fast re-detection time in case of tracking loss. Based on the outdoor tests, it was possible to significantly increase the detection distance and number of returned points compared to other similar methods using LiDAR.
• Abstract（参考訳）: 商用のマイクロ・エアリアル・ビークル(MAV)の使用は、過去10年間で劇的に増加した。 MAVの社会への付加価値は明らかだが、空港での公共空域違反やプライバシー侵害などのリスクが増大している。 これらの問題を緩和するためには、MAVの検出と追跡を自律システムに組み込むソリューションを開発することが重要になっている。 本研究は,パンティルト・ターレット上の低コストロゼットスキャンLiDARを用いてMAVの検出と追跡を行う手法を提案する。 静的背景を捕捉すると、粒子フィルタを使用して、可能なターゲットを検出し、その位置を物理的にプログラム可能なパンティルトシステムで追跡する。 トラッキングにより、ターゲットの3Dポイントの密度をLiDARセンサーで最大化して、MAVを中央に保持することができる。 開発したアルゴリズムは,室内のMIcro航空機とMIMO(Motion Captaining)アリーナ内で評価され,トラッキングロス時の最先端のトラッキング精度,安定性,高速再検出時間を有する。 野外実験により,LiDARを用いた他の類似手法と比較して,検出距離と帰還点数を大幅に増加させることができた。

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