非结构化环境中的 UGV-UAV 对象地理定位
机器人学
2022-01-17 v1
摘要
由多台无人地面车辆（UGVs）和无人 aerial 车辆（UAVs）组成的机器人系统有潜力提升自主对象地理定位性能。许多研究聚焦于单个组件（如导航、运动规划和感知）的算法改进。在本文中，我们提出了一种 UGV-UAV 对象检测与地理定位系统，可在非结构化环境中以真实尺度自主执行感知、导航与规划。我们设计了新型传感器吊舱，配备多光谱（可见光、近红外、热成像）、高分辨率（181.6 兆像素）、立体（近红外对）和宽视场（192 度 HFOV）阵列。我们开发了新型车载软硬件架构以实时处理海量传感器数据，并构建了由检测、跟踪、导航和规划组成的定制 AI 子系统，用于实时自主对象地理定位。本研究是此类高速数据处理能力的首次真实尺度演示。我们的新型模块化传感器吊舱可促进相关计算机视觉与机器学习研究。我们的新型软硬件架构是系统级与组件级研究的坚实基础。我们的系统通过数据驱动的离线测试以及一系列非结构化环境中的现场测试得到验证。我们给出了定量结果，并讨论了构建和测试系统时所显现的关键机器人系统级挑战。该系统是未来 UGV-UAV 协同侦察系统的第一步。
引用
@article{arxiv.2201.05518,
title = {UGV-UAV Object Geolocation in Unstructured Environments},
author = {David Guttendorf and D. W. Wilson Hamilton and Anne Harris Heckman and Herman Herman and Felix Jonathan and Prasanna Kannappan and Nicholas Mireles and Luis Navarro-Serment and Jean Oh and Wei Pu and Rohan Saxena and Jeff Schneider and Matt Schnur and Carter Tiernan and Trenton Tabor},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.05518},
year = {2022}
}
备注
Authors are with National Robotics Engineering Center, the Robotics Institute of Carnegie Mellon University, Pittsburgh PA, listed in alphabetical order. E-mail: [email protected]