面向微型飞行器团队的基于视觉的相对检测与跟踪
机器人学
2022-07-19 v1
摘要
在本文中，我们解决了使用单个相机与惯性测量单元（IMU）的多个飞行器的基于视觉的检测与跟踪问题，以及相应的感知一致性问题（即所有观测智能体间唯一且相同的ID）。我们设计了几种基于视觉的分散式贝叶斯多跟踪滤波策略，以解决由视觉检测算法获得的无序到来测量与所跟踪智能体之间的关联问题。我们比较了它们在不同操作条件下的精度以及根据团队中智能体数量的可扩展性。该分析为给定任务的最合适设计选择提供了有用见解。我们进一步表明，所提出的感知与推断流水线（包括作为视觉目标检测器的深度神经网络（DNN））是轻量的，并且能够同时在受尺寸、重量与功耗（SWaP）约束的机器人上运行控制与规划。实验结果显示了在重度遮挡等多种挑战性场景下对多架无人机的高效跟踪。
引用
@article{arxiv.2207.08301,
title = {Vision-based Relative Detection and Tracking for Teams of Micro Aerial Vehicles},
author = {Rundong Ge and Moonyoung Lee and Vivek Radhakrishnan and Yang Zhou and Guanrui Li and Giuseppe Loianno},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.08301},
year = {2022}
}