論文の概要: SLAM-Based Navigation and Fault Resilience in a Surveillance Quadcopter with Embedded Vision Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.15305v2
- Date: Wed, 23 Apr 2025 03:17:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.75016
- Title: SLAM-Based Navigation and Fault Resilience in a Surveillance Quadcopter with Embedded Vision Systems
- Title（参考訳）: 組込みビジョンシステム付きサーベイランスクアッドコプターにおけるSLAMに基づくナビゲーションと耐故障性
- Authors: Abhishek Tyagi, Charu Gaur,
- Abstract要約: 我々は、フォールトトレラントなクアッドコプターシステムとして設計された自律型空中監視プラットフォームであるVegを紹介する。
GPSに依存しないナビゲーションのためのビジュアルSLAM、動的安定性のための高度な制御アーキテクチャ、リアルタイムオブジェクトと顔認識のための組み込み視覚モジュールを統合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6138671548064356
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present an autonomous aerial surveillance platform, Veg, designed as a fault-tolerant quadcopter system that integrates visual SLAM for GPS-independent navigation, advanced control architecture for dynamic stability, and embedded vision modules for real-time object and face recognition. The platform features a cascaded control design with an LQR inner-loop and PD outer-loop trajectory control. It leverages ORB-SLAM3 for 6-DoF localization and loop closure, and supports waypoint-based navigation through Dijkstra path planning over SLAM-derived maps. A real-time Failure Detection and Identification (FDI) system detects rotor faults and executes emergency landing through re-routing. The embedded vision system, based on a lightweight CNN and PCA, enables onboard object detection and face recognition with high precision. The drone operates fully onboard using a Raspberry Pi 4 and Arduino Nano, validated through simulations and real-world testing. This work consolidates real-time localization, fault recovery, and embedded AI on a single platform suitable for constrained environments.
- Abstract（参考訳）: 我々は,GPSに依存しないナビゲーションのための視覚SLAM,動的安定性のための高度な制御アーキテクチャ,リアルタイムオブジェクトと顔認識のための組込み視覚モジュールを統合する,フォールトトレラントクアッドコプターシステムとして設計された自律型空中監視プラットフォームであるVegを提案する。
プラットフォームは、LQRインナーループとPD外ループトラジェクトリ制御を備えたカスケード制御設計を特徴としている。
ORB-SLAM3を6-DoFローカライゼーションとループクロージャに利用し、SLAM由来のマップ上でのDijkstraパス計画によるウェイポイントベースのナビゲーションをサポートする。
リアルタイム故障検出・識別(FDI)システムはローターの故障を検出し、再ルーティングにより緊急着陸を行う。
軽量CNNとPCAをベースとした組込み視覚システムは,高精度な物体検出と顔認識を実現する。
このドローンはRaspberry Pi 4とArduino Nanoを使って完全にオンボードで動作し、シミュレーションと現実世界のテストを通じて検証される。
この作業は、制約のある環境に適した単一のプラットフォーム上で、リアルタイムなローカライゼーション、障害復旧、組み込みAIを統合する。
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