[論文レビュー] Agile Reactive Navigation for A Non-Holonomic Mobile Robot Using A Pixel Processor Array

Yanan Liu, Laurie Bose+7 more|arXiv (Cornell University)|Sep 27, 2020

Robotics and Sensor-Based Localization参考文献 21被引用数 4

ひとこと要約

本論文では、ピクセルプロセッサアレイ（PPA）を用いてセンサー上でリアルタイムの画像処理を直接実行することで、3.88 m/sの高速度でゲートを通過する高応答性の反応型ナビゲーションシステムを、非ホロノミックな移動ロボットに実装した。SCAMP-5チップ上で2000 fpsを超える速度で視覚的特徴（例：ターゲットパターン）を直接処理することで、従来の画像転送のボトルネックを回避し、最小限の計算オーバーヘッドでリアルタイム制御を実現した。

ABSTRACT

This paper presents an agile reactive navigation strategy for driving a non-holonomic ground vehicle around a preset course of gates in a cluttered environment using a low-cost processor array sensor. This enables machine vision tasks to be performed directly upon the sensor's image plane, rather than using a separate general-purpose computer. We demonstrate a small ground vehicle running through or avoiding multiple gates at high speed using minimal computational resources. To achieve this, target tracking algorithms are developed for the Pixel Processing Array and captured images are then processed directly on the vision sensor acquiring target information for controlling the ground vehicle. The algorithm can run at up to 2000 fps outdoors and 200fps at indoor illumination levels. Conducting image processing at the sensor level avoids the bottleneck of image transfer encountered in conventional sensors. The real-time performance of on-board image processing and robustness is validated through experiments. Experimental results demonstrate that the algorithm's ability to enable a ground vehicle to navigate at an average speed of 2.20 m/s for passing through multiple gates and 3.88 m/s for a 'slalom' task in an environment featuring significant visual clutter.

研究の動機と目的

• 低コスト・低消費電力のビジョン処理を用いて、複雑な環境下での非ホロノミック移動ロボットの高速で反応型のナビゲーションを可能にすること。
• センサー外での画像転送と一般用途のコンピューティングに依存する従来のビジョンパイプラインの遅延とエネルギー非効率性を克服すること。
• センサー上で抽出された視覚的特徴からロボットのアクチュエータ制御へ直接リンクする制御ループを構築し、座標変換のオーバーヘッドを排除すること。
• センサー内での画像処理とフィルタリングを活用することで、運動による撹乱や変動する照明条件下でも頑健な性能を発揮すること。
• 最小限の計算リソースで、ゲート通過やスラロームナビゲーションといった複雑なタスクにおけるリアルタイムの機敏性を実証すること。

提案手法

• 画像平面そのもので並列計算が可能なピクセルプロセッサアレイ（PPA）であるSCAMP-5を用い、センサー内での画像処理を実現した。
• 反復的洪水法および近隣ベースのフィルタリングアルゴリズムをPPAに実装し、視覚的パターンからのターゲット特徴（例：円形ディスク）の抽出とノイズ除去を実現した。
• ターゲットドット4つの中心座標をPPA上で直接抽出し、座標系変換の必要性を排除した。
• 完全な画像ではなく、処理済みの特徴座標のみをRaspberry Piに送信し、PID制御を用いてロボットのステアリングと速度を制御した。
• 左/右への旋回を符号化した視覚的パターンを設計し、PPAが直接その指示を解釈できるようにした。
• PPAの並列処理を活用し、データ移動を最小限に抑えることで、屋外で最大2000 fps、屋内では200 fpsの高フレームレートを達成した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ピクセルプロセッサアレイを用いたセンサー内画像処理は、複雑な環境下での非ホロノミックロボットに対して、リアルタイムで高速で反応型のナビゲーションを可能にするか？
• RQ2 従来のビジョンパイプラインと比較して、画像転送のボトルネックを排除することで、応答時間とナビゲーション速度がどの程度向上するか？
• RQ3 センサー内での視覚的特徴座標をロボット制御命令へ直接マッピングすることで、計算オーバーヘッドをどの程度低減でき、機敏性が向上するか？
• RQ4 センサー内処理と最小限の外部計算のみを用いた反応型システムで、到達可能な最大ナビゲーション速度は何か？
• RQ5 高速走行中に運動による振動や照明の変動が生じる状況下でも、このシステムはどの程度の頑健性を示すか？

主な発見

• VICONトラッキングによる記録では、複数のゲート通過中に平均2.20 m/s、最大2.50 m/sの速度を達成した。
• 高速な「スラローム」タスクでは、ピーク速度が3.88 m/sに達し、全サイズの自動車で換算すると139 km/hに相当する、顕著な機敏性を示した。
• SCAMP-5 PPAは屋外照明下で2000 fpsを超える画像処理速度を達成し、従来のパイプラインと比較して顕著に遅延を低減した。
• システム全体の処理遅延は約472 μsであり、そのうちの328 μsがPPA上の座標抽出およびRaspberry Piへの送信に要した時間であった。
• センサー内での特徴検出とロボット制御の直接リンクにより、複雑な座標変換の必要性がなくなり、耐障害性が向上し、計算負荷も低減した。
• 運動による振動や視覚的ごみの影響下でも、高速走行中の正確なナビゲーションを維持するという、頑健な性能を示した。