面向低空高速无人机应用的机载建图算法
机器人学
2024-04-02 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
本文分析了当前最先进的传感器以及这些传感器如何与几种用于无人机（UAV）应用的建图算法协同工作，重点关注低空高速场景。通过将 AirSim 模拟器与使用 Cesium Tiles 插件的 Google 3D 地图模型集成，创建了一个使用高度逼真环境的新实验框架。在这个高逼真模拟环境中进行实验，评估三种不同建图算法的性能：（1）直接稀疏里程计（DSO）、（2）立体 DSO（SDSO）和（3）DSO Lite（DSOL）。实验结果根据测量的几何精度和计算速度评估算法。结果提供了关于每种算法优势和局限性的宝贵见解。研究结果量化了无人机算法选择中的权衡，使研究人员能够找到最适合其应用的建图解决方案，这通常需要在计算性能与几何地图估计的密度和精度之间进行权衡。结果表明，对于计算资源受限的无人机，DSOL 是最佳选择。对于具有有效载荷能力和适度计算资源的系统，SDSO 是最佳选择。如果只有一个摄像头可用，对于需要密集建图结果的应用，DSO 是可选方案。
引用
@article{arxiv.2401.06407,
title = {UAV-Borne Mapping Algorithms for Low-Altitude and High-Speed Drone Applications},
author = {Jincheng Zhang and Artur Wolek and Andrew R. Willis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.06407},
year = {2024}
}