論文の概要: An Efficient Ground-aerial Transportation System for Pest Control Enabled by AI-based Autonomous Nano-UAVs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14455v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 11:14:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 17:44:01.627132
• Title: An Efficient Ground-aerial Transportation System for Pest Control Enabled by AI-based Autonomous Nano-UAVs
• Title（参考訳）: AIに基づく自律型ナノUAVによる害虫防除のための効率的な地上航空輸送システム
• Authors: Luca Crupi, Luca Butera, Alberto Ferrante, Alessandro Giusti, Daniele Palossi,
• Abstract要約: 我々は、害虫検出のための小さな画像ベースの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を設計し、微調整し、最適化する。 我々のCNNは6.8フレーム/秒でリアルタイムに動作し、クレイジーフリーナノUAVに搭載されたGWT GAP9 System-on-Chip上で33mWが必要になります。 このシナリオでは、検査と治療の両方を行う従来の単座車両と比較して、効率的な輸送システムは最大20時間作業時間を節約できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.07031440932014
• License:
• Abstract: Efficient crop production requires early detection of pest outbreaks and timely treatments; we consider a solution based on a fleet of multiple autonomous miniaturized unmanned aerial vehicles (nano-UAVs) to visually detect pests and a single slower heavy vehicle that visits the detected outbreaks to deliver treatments. To cope with the extreme limitations aboard nano-UAVs, e.g., low-resolution sensors and sub-100 mW computational power budget, we design, fine-tune, and optimize a tiny image-based convolutional neural network (CNN) for pest detection. Despite the small size of our CNN (i.e., 0.58 GOps/inference), on our dataset, it scores a mean average precision (mAP) of 0.79 in detecting harmful bugs, i.e., 14% lower mAP but 32x fewer operations than the best-performing CNN in the literature. Our CNN runs in real-time at 6.8 frame/s, requiring 33 mW on a GWT GAP9 System-on-Chip aboard a Crazyflie nano-UAV. Then, to cope with in-field unexpected obstacles, we leverage a global+local path planner based on the A* algorithm. The global path planner determines the best route for the nano-UAV to sweep the entire area, while the local one runs up to 50 Hz aboard our nano-UAV and prevents collision by adjusting the short-distance path. Finally, we demonstrate with in-simulator experiments that once a 25 nano-UAVs fleet has combed a 200x200 m vineyard, collected information can be used to plan the best path for the tractor, visiting all and only required hotspots. In this scenario, our efficient transportation system, compared to a traditional single-ground vehicle performing both inspection and treatment, can save up to 20 h working time.
• Abstract（参考訳）: 効率的な作物生産には、害虫の発生とタイムリーな治療を早期に検出する必要がある。我々は、複数の自律小型無人航空機(nano-UAV)の群をベースとして、害虫を視覚的に検出するソリューションと、検出されたアウトブレイクを訪れて治療を行う単一の遅い重車両を考える。 ナノUAV、低分解能センサー、100mW未満の計算パワー予算といった極端な限界に対応するため、我々は、害虫検出のための小さな画像ベースの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を設計、微調整、最適化する。 私たちのデータセットでは、CNNの小さなサイズ(すなわち、0.58 GOps/推論)にもかかわらず、有害なバグを検出する平均的精度(mAP)は0.79である。 我々のCNNは6.8フレーム/秒でリアルタイムに動作し、クレイジーフリーナノUAVに搭載されたGWT GAP9 System-on-Chip上で33mWが必要になります。 そこで我々は,A*アルゴリズムに基づくグローバル・ローカル・パス・プランナを活用して,フィールド内予期しない障害に対処する。 グローバルパスプランナーは、ナノUAVが全領域を網羅する最良の経路を決定する一方、ローカルパスは私たちのナノUAV上で最大50Hzの速度で走行し、短距離経路を調整することで衝突を防止する。 最後に,25基のナノUAVが200×200mのブドウ畑を埋め尽くすと,トラクタの最良の経路を計画し,必要なホットスポットを全て訪問し,収集した情報を利用できることをシミュレーション実験で実証した。 このシナリオでは、検査と治療の両方を行う従来の単座車両と比較して、効率的な輸送システムは最大20時間作業時間を節約できる。

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