論文の概要: Long-Range Vision-Based UAV-assisted Localization for Unmanned Surface Vehicles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11429v1
- Date: Wed, 21 Aug 2024 08:37:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-22 17:49:48.134845
- Title: Long-Range Vision-Based UAV-assisted Localization for Unmanned Surface Vehicles
- Title（参考訳）: 長距離ビジョンに基づく無人表面車両のUAV支援局部化
- Authors: Waseem Akram, Siyuan Yang, Hailiang Kuang, Xiaoyu He, Muhayy Ud Din, Yihao Dong, Defu Lin, Lakmal Seneviratne, Shaoming He, Irfan Hussain,
- Abstract要約: 地球測位システム (GPS) は海洋環境下での無人表面車両 (USV) によるフィールド操作に必須のナビゲーション手法となっている。
GPSは、自然の干渉や悪意のある妨害攻撃に弱いため、必ずしも屋外で利用できるとは限らない。
本研究では,無人航空機(UAV)を用いて,制限された海洋環境下でのUSVのローカライズを支援する新しい手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.384309568198598
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The global positioning system (GPS) has become an indispensable navigation method for field operations with unmanned surface vehicles (USVs) in marine environments. However, GPS may not always be available outdoors because it is vulnerable to natural interference and malicious jamming attacks. Thus, an alternative navigation system is required when the use of GPS is restricted or prohibited. To this end, we present a novel method that utilizes an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) to assist in localizing USVs in GNSS-restricted marine environments. In our approach, the UAV flies along the shoreline at a consistent altitude, continuously tracking and detecting the USV using a deep learning-based approach on camera images. Subsequently, triangulation techniques are applied to estimate the USV's position relative to the UAV, utilizing geometric information and datalink range from the UAV. We propose adjusting the UAV's camera angle based on the pixel error between the USV and the image center throughout the localization process to enhance accuracy. Additionally, visual measurements are integrated into an Extended Kalman Filter (EKF) for robust state estimation. To validate our proposed method, we utilize a USV equipped with onboard sensors and a UAV equipped with a camera. A heterogeneous robotic interface is established to facilitate communication between the USV and UAV. We demonstrate the efficacy of our approach through a series of experiments conducted during the ``Muhammad Bin Zayed International Robotic Challenge (MBZIRC-2024)'' in real marine environments, incorporating noisy measurements and ocean disturbances. The successful outcomes indicate the potential of our method to complement GPS for USV navigation.
- Abstract（参考訳）: 地球測位システム(GPS)は,無人表面車両(USV)による海洋環境下でのフィールド操作において,必要不可欠なナビゲーション手法となっている。
しかし、GPSは自然の干渉や悪意のある妨害攻撃に弱いため、常に屋外で利用できるわけではない。
したがって、GPSの使用が制限されたり禁止されたりする際には、代替ナビゲーションシステムが必要である。
そこで本研究では,無人航空機(UAV)を用いて,GNSS規制海洋環境におけるUSVのローカライズを支援する手法を提案する。
我々のアプローチでは、UAVは一貫した高度で海岸線に沿って飛行し、カメラ画像の深層学習に基づくアプローチを用いてUSVを継続的に追跡、検出する。
その後、幾何学的情報とUAVからのデータリンク範囲を利用して、UAVに対するUSVの位置を推定するために三角法を適用した。
我々は,UAVのカメラアングルを,USVと画像中心間の画素誤差に基づいて位置決めプロセスを通じて調整し,精度を高めることを提案する。
さらに、視覚計測を拡張カルマンフィルタ(EKF)に統合して、堅牢な状態推定を行う。
提案手法の検証には,搭載センサーを搭載したUSVと,カメラを搭載したUAVを用いる。
UVとUAVの通信を容易にするため、異種ロボットインタフェースが確立されている。
実海洋環境における「ムハンマド・ビン・ザイド国際ロボットチャレンジ」(MBZIRC-2024)で実施した一連の実験を通じて,本手法の有効性を実証した。
得られた結果は,USVナビゲーションのためのGPSを補完する手法の可能性を示している。
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