[論文レビュー] Autonomous Cooperative Wall Building by a Team of Unmanned Aerial Vehicles in the MBZIRC 2020 Competition

Baca, Tomas, Robert Pěnička+5 more|arXiv (Cornell University)|Dec 10, 2020

Robotic Path Planning Algorithms被引用数 9

ひとこと要約

本論文は、MBZIRC 2020 コンペティションにおいて3台のUAVを用いた自律的で協調的な壁設置システムを提示している。UAVはRGB-Dおよびカラー画像を用いてアリーナをスキャンし、ブリックおよび壁構造を検出する。視覚伺服制御を用いて正確な把持と配置を実現している。CTU-UPenn-NYU チームは、17個中10個のブリックを正しく配置することで、8.24点の最高得点を達成し、他の全チームを上回った。

ABSTRACT

This paper presents a system for autonomous cooperative wall building with a team of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). The system was developed for Challenge 2 of the Mohamed Bin Zayed International Robotics Challenge (MBZIRC) 2020. The wall-building scenario of Challenge 2 featured an initial stack of bricks and wall structure where the individual bricks had to be placed by a team of three UAVs. The objective of the task was to maximize collected points for placing the bricks within the restricted construction time while following the prescribed wall pattern. The proposed approach uses initial scanning to find a priori unknown locations of the bricks and the wall structure. Each UAV is then assigned to individual bricks and wall placing locations and further perform grasping and placement using onboard resources only. The developed system consists of methods for scanning a given area, RGB-D detection of bricks and wall placement locations, precise grasping and placing of bricks, and coordination of multiple UAVs. The paper describes the overall system, individual components, experimental verification in demanding outdoor conditions, the achieved results in the competition, and lessons learned. The presented CTU-UPenn-NYU approach achieved the overall best performance among all participants to won the MBZIRC competition by collecting the highest number of points by correct placement of a high number of bricks.

研究の動機と目的

• 環境の事前知識を最小限に抑えた状態で、完全に自律的かつ協調的なUAVシステムを物理的建設作業に適用すること。
• 搭載センサとリアルタイム制御を用いて、正確なブリック検出、把持、配置を実現すること。
• 時間的およびタスク的制約のもとで、所定のパターンに従って複数のUAVが協働して壁を構築できるようにすること。
• GPSドリフトや視覚的遮断が生じる動的かつ屋外環境でも、頑健な性能を発揮すること。
• MBZIRC 2020 カーリングチャレンジ2において、ブリックの回収および配置効率を最適化することで、得点を最大化すること。

提案手法

• 1台のUAVを用いて初期アリーナスキャンを実施し、RGB-Dおよびカラー画像を用いてブリックの積み重ねと壁構造を検出する。
• 繰り返し検出の統計的分析を用いてトポロジカルマップを作成し、反復的中央値フィルタリングを用いて誤検出をフィルタリングする。
• Wi-Fiを介したマップ共有と、ブリックの積み重ねおよび壁セグメントへの決定的タスク割り当てを用いて、UAV間でのタスク配分を実施する。
• 把持時の最終アプローチに視覚伺服制御を実装し、検出遅延が7 ms以下となるようにする。
• フライトフェーズ（GPSナビゲーション、視覚伺服制御、把持、輸送、配置）を管理するためのステートマシンを採用する。
• 配置時の下降速度を0.25 m/sに設定し、信頼性と正確性を確保する。実験的試験により妥当性が検証された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 GPSドリフトや視覚的遮断が生じる屋外環境において、事前知識を最小限に抑え、チームとして自律的かつ正確に未知のブリックの積み重ねと壁構造を検出・局所化することは可能か？
• RQ2 動的飛行状態下でも、頑健かつリアルタイムなブリック検出と正確な把持を実現するためのセンサ統合と制御技術は何か？
• RQ3 共有トポロジカルマップと決定的タスク割り当てを用いて、複数UAV間の協調を実現し、衝突を回避するとともに作業負荷を最適化することは可能か？
• RQ4 リアルタイムの視覚伺服制御およびUAV制御において、物理的マニピュレーションタスクの実行における主な性能ボトルネックは何か？
• RQ5 搭載センサと分散制御により、GPS非利用またはGPSドリフトが生じる環境でも、高精度なブリック配置を実現できる限界はどこか？

主な発見

• CTU-UPenn-NYU チームは、MBZIRC 2020 カーリングチャレンジ2で8.24点を獲得し、2番目に高い得点を記録したチーム（1.33点）を大きく上回った。
• 2回の25分間の試行において、システムは合計17個のブリックを把持し、そのうち10個を壁構造に正しく配置した。
• 視覚伺服制御により、検出遅延が7 ms未満となるリアルタイムで高精度な最終アプローチが可能となり、安定した把持に不可欠であった。
• 反復的中央値フィルタリングと検出の統計的分析により、ごみが多い環境下でも誤検出が低減され、トポロジカルマップの正確性が向上した。
• GPSドリフトは展開に悪影響を及えたが、チームは周辺部への接近を避けることでリスクを軽減し、地上センサを用いて局所補正を実施した。
• 本システムのオープンソース公開により、将来的なロボット建設チャレンジや産業用途のための堅牢な基準が提供された。