基于嵌入式立体视觉的无人机实时机载避障
计算机视觉与模式识别
2019-09-24 v2
摘要
为了提高可用性和安全性，现代无人机（UAVs）配备有监测环境的传感器，如激光扫描仪和相机。该监测过程中的一个重要方面是检测飞行路径中的障碍物以避免碰撞。由于大量消费级无人机受限于严格的重量和功耗约束，我们的工作聚焦于基于轻量级立体相机设置的避障。我们使用由相机图像计算出的视差图来定位障碍物并自动操纵无人机绕开它们。对于视差图计算，我们优化了著名的半全局匹配（SGM）方法以部署在嵌入式FPGA上。然后将视差图转换为更简单的表示，即所谓的U-/V-Map，用于障碍物检测。避障基于一种反应式方法，一旦障碍物距离无人机达到临界距离，便寻找绕开障碍物的最短路径。我们工作的基本目标之一是通过缩小应用开发与硬件优化之间的差距来降低开发成本。因此，我们旨在使用高层次综合（HLS）将用C/C++编写的算法移植到嵌入式FPGA。我们在KITTI Stereo 2015基准上评估了视差估计的实现。整体实时反应式避障算法的完整性已通过使用硬件在环测试结合两个飞行模拟器进行了评估。
引用
@article{arxiv.1807.06271,
title = {Real-time on-board obstacle avoidance for UAVs based on embedded stereo vision},
author = {Boitumelo Ruf and Sebastian Monka and Matthias Kollmann and Michael Grinberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.06271},
year = {2019}
}
备注
Accepted in the International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science