[論文レビュー] A Bio-inspired Collision Detecotr for Small Quadcopter

Jiannan Zhao, Cheng Hu+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 14, 2018

Robotic Path Planning Algorithms参考文献 2被引用数 7

ひとこと要約

本論文では、メダカのLGMDニューロンを模倣した生物学的インスピレーションを受ける衝突検出器を、小型マルチコプターに適用し、STM32F407 MCUを用いてリアルタイムで計算効率の高い障害物検出を実現した。本システムは、明るさ変化処理による接近刺激の検出により、動的で屋内環境においても信頼性の高い衝突回避を達成しており、実験結果により実飛行における有効性が確認された。

ABSTRACT

Sense and avoid capability enables insects to fly versatilely and robustly in dynamic complex environment. Their biological principles are so practical and efficient that inspired we human imitating them in our flying machines. In this paper, we studied a novel bio-inspired collision detector and its application on a quadcopter. The detector is inspired from LGMD neurons in the locusts, and modeled into an STM32F407 MCU. Compared to other collision detecting methods applied on quadcopters, we focused on enhancing the collision selectivity in a bio-inspired way that can considerably increase the computing efficiency during an obstacle detecting task even in complex dynamic environment. We designed the quadcopter's responding operation imminent collisions and tested this bio-inspired system in an indoor arena. The observed results from the experiments demonstrated that the LGMD collision detector is feasible to work as a vision module for the quadcopter's collision avoidance task.

研究の動機と目的

• 生物学的視覚メカニズムにインspiredされた、小型マルチコプター向けの低計算コスト衝突検出システムの開発。
• 実時間飛行プラットフォーム上で、メダカのLGMDニューロンに基づく生物的インスピレーションを受ける衝突検出器の実装と検証。
• 従来のSLAMやセンサーフュージョン手法がリソースを過剰に消費する動的で複雑な環境において、衝突選別性と計算効率の向上。
• 自律飛行中にSLAMやGPSに依存せずに、LGMDベースの検出器がリアルタイムの障害物回避を可能にするかの実証。

提案手法

• 検出器は、メダカの視覚路における大型運動検出ニューロン（LGMD）を模倣しており、P細胞、I細胞、E細胞、S細胞、G細胞を含む5層のニューラルネットワークアーキテクチャを採用している。
• P細胞は、連続する動画フレーム間の明るさ変化を計算し、運動エネルギーを表す。式は $ P_f(x,y) = L_f(x,y) - L_{f-1}(x,y) $ である。
• I細胞は、距離に反比例する重みを持つ畳み込みマスク $[w]_I$ を用いて、空間的に遅延した横方向抑制を適用し、視覚路における横方向抑制を模倣している。
• E細胞はP細胞から直接興奮性シグナルを伝達するが、S細胞は $ S_f(x,y) = E_f(x,y) - I_f(x,y) \cdot W_I $ の差分を計算し、興奮と抑制を統合している。
• 自己運動に起因する動き（例：回転）による誤検出を抑制するため、フィードフォワード抑制（FFI）機構を導入した。自己生成の運動が検出されると、抑制が急速に増加する。
• 本システムはSTM32F407マイコンに実装され、小型マルチコプターの飛行制御システムと統合され、リアルタイム動作が可能になった。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 生物学的インスピレーションを受けるLGMDベースの衝突検出器は、リソース制約のある小型マルチコプター上でリアルタイムに信頼性の高い障害物検出を達成できるか？
• RQ2 動的環境下で、接近する物体と横方向の運動や自己回転を、LGMD検出器はどれほど正確に区別できるか？
• RQ3 自己運動時における誤検出をどれほど低減できるか、一方で接近衝突への感受性を維持できるか？
• RQ4 SLAMやGPSに依存せず、自律飛行中に障害物回避を実現できるか？

主な発見

• LGMD衝突検出器は、物体がカメラに到達する約6秒（フレーム600）でスパイク応答が徐々に増加し、ピークに達することを確認した。
• 横方向移動のテストでは、検出器は低スパイクレベルを維持し、非接近刺激（非接近運動）に対して強い選別性を示した。
• 自己回転の際には、FFI機構が迅速に抑制を発動させ、LGMD応答を抑制し、誤検出の衝突アラームを防止した。
• 屋内アリーナ内で静止障害物を回避する実験では、衝突直前まで明確な回避行動が軌道データから確認された。
• STM32F407 MCU上でリアルタイム性能を達成したため、計算効率が高く、マイクロマルチコプターに適したことが確認された。
• テクスチャのある背景や動的照明環境下でも、検出器は環境の事前トレーニングなしに頑健に動作した。