Fugu-MT 論文翻訳(概要): YoloTag: Vision-based Robust UAV Navigation with Fiducial Markers

論文の概要: YoloTag: Vision-based Robust UAV Navigation with Fiducial Markers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02334v1
Date: Tue, 3 Sep 2024 23:42:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-05 20:51:59.803860
Title: YoloTag: Vision-based Robust UAV Navigation with Fiducial Markers
Title（参考訳）: YoloTag:視覚ベースのロバストUAVナビゲーション
Authors: Sourav Raxit, Simant Bahadur Singh, Abdullah Al Redwan Newaz,
Abstract要約: リアルタイムなフィデューシャルマーカーに基づくローカライズシステム「YoloTag textemdash」を提案する。 YoloTagは軽量のYOLO v8オブジェクト検出器を使用して、画像中の画像マーカーを正確に検出する。検出されたマーカーは、UAV状態を推定するために効率的な視点-n-pointアルゴリズムによって使用される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7855886538423182
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: By harnessing fiducial markers as visual landmarks in the environment, Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) can rapidly build precise maps and navigate spaces safely and efficiently, unlocking their potential for fluent collaboration and coexistence with humans. Existing fiducial marker methods rely on handcrafted feature extraction, which sacrifices accuracy. On the other hand, deep learning pipelines for marker detection fail to meet real-time runtime constraints crucial for navigation applications. In this work, we propose YoloTag \textemdash a real-time fiducial marker-based localization system. YoloTag uses a lightweight YOLO v8 object detector to accurately detect fiducial markers in images while meeting the runtime constraints needed for navigation. The detected markers are then used by an efficient perspective-n-point algorithm to estimate UAV states. However, this localization system introduces noise, causing instability in trajectory tracking. To suppress noise, we design a higher-order Butterworth filter that effectively eliminates noise through frequency domain analysis. We evaluate our algorithm through real-robot experiments in an indoor environment, comparing the trajectory tracking performance of our method against other approaches in terms of several distance metrics.
Abstract（参考訳）: 環境の視覚的ランドマークとして画像マーカーを活用することで、無人航空機(UAV)は正確な地図を迅速に構築し、安全かつ効率的に空間をナビゲートすることができる。既存の画像マーカー手法は手作りの特徴抽出に依存しており、精度を犠牲にしている。一方、マーカー検出のためのディープラーニングパイプラインは、ナビゲーションアプリケーションに不可欠なリアルタイムランタイム制約を満たしていない。そこで本研究では,リアルタイムなフィデューシャルマーカーに基づくローカライゼーションシステムであるYoloTag \textemdashを提案する。 YoloTagは、軽量のYOLO v8オブジェクト検出器を使用して、ナビゲーションに必要なランタイム制約を満たしながら、画像中のフィデューシャルマーカーを正確に検出する。検出されたマーカーは、UAV状態を推定するために効率的な視点-n-pointアルゴリズムによって使用される。しかし、この局所化システムはノイズを導入し、軌道追跡の不安定性を引き起こす。雑音を抑制するため、周波数領域解析によりノイズを効果的に除去する高次バターワースフィルタを設計する。室内環境における実ロボット実験により,提案手法の軌跡追跡性能と他の手法との比較を行った。

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