利用无人机系统定位与建图稀疏地质特征
机器人学
2020-11-03 v2 地球物理
摘要
机器人建图在许多涉及环境调查的科学应用中颇具吸引力。本文提出一种用于定位与建图稀疏分布地表特征的系统，例如摇摇欲坠的平衡岩（PBRs），其几何脆弱性参数为地震过程和地貌发育提供了宝贵信息。以这一地貌问题作为测试领域，我们使用装备飞控器、GPS 模块、立体相机和机载计算机的无人机（UAV）从高海拔执行割草机式搜索模式。一旦深度神经网络实时检测到潜在 PBR 目标，我们便通过应用卡尔曼滤波器融合深度学习检测与 Kanade-Lucas-Tomasi（KLT）跟踪，在图像坐标中跟踪其边界框。利用深度滤波将目标定位到世界坐标，其中一组 3D 点由来自不同相机视角的物体边界框滤波得到。这些 3D 点还提供了目标形状的强先验，用于无人机路径规划以使用 RGBD SLAM 近距离建图目标。目标建图后，无人机系统恢复割草机式搜索模式以定位并建图下一个目标。
引用
@article{arxiv.2007.01220,
title = {Localization and Mapping of Sparse Geologic Features with Unpiloted Aircraft Systems},
author = {Zhiang Chen and Sarah Bearman and J Ramon Arrowsmith and Jnaneshwar Das},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.01220},
year = {2020}
}