[論文レビュー] Autonomous navigation for low-altitude UAVs in urban areas

Thomas Castelli, Aidean Sharghi+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 25, 2016

Robotic Path Planning Algorithms参考文献 13被引用数 15

ひとこと要約

本論文は、GISおよび衛星データを用いた位置決めされたジオデータと、移動物体を避けるための動的局所パス調整を組み合わせることで、都市部における低高度UAVの安全意識型自律航行システムを提案する。この手法により、直線飛行と比較して衝突リスクが40倍以上低減される。シミュレーションでは、WPAFBおよびPVLabsデータセットを用い、UAVと物体間の距離に基づく安全指標を用いて評価した結果、その有効性が示された。

ABSTRACT

In recent years, consumer Unmanned Aerial Vehicles have become very popular, everyone can buy and fly a drone without previous experience, which raises concern in regards to regulations and public safety. In this paper, we present a novel approach towards enabling safe operation of such vehicles in urban areas. Our method uses geodetically accurate dataset images with Geographical Information System (GIS) data of road networks and buildings provided by Google Maps, to compute a weighted A* shortest path from start to end locations of a mission. Weights represent the potential risk of injuries for individuals in all categories of land-use, i.e. flying over buildings is considered safer than above roads. We enable safe UAV operation in regards to 1- land-use by computing a static global path dependent on environmental structures, and 2- avoiding flying over moving objects such as cars and pedestrians by dynamically optimizing the path locally during the flight. As all input sources are first geo-registered, pixels and GPS coordinates are equivalent, it therefore allows us to generate an automated and user-friendly mission with GPS waypoints readable by consumer drones' autopilots. We simulated 54 missions and show significant improvement in maximizing UAV's standoff distance to moving objects with a quantified safety parameter over 40 times better than the naive straight line navigation.

研究の動機と目的

• 消費者ドローンが人々に危険を及ぼす可能性がある都市環境において、安全で自動化されたUAV運用を可能にすること。
• FAA AC 91-57などの規制ガイドラインが存在するにもかかわらず、現在の消費者用UAVに自動安全メカニズムが欠如している問題に対処すること。
• 土地利用分類に基づいてリスクを考慮したグローバルに最適な飛行経路を計算し、飛行中に移動障害物を避けるために動的に経路を調整するシステムを開発すること。
• 商用ドローン自動操縦装置と互換性があるGPSウェイポイントベースのユーザーフrndlyなミッションプランニングソリューションを提供すること。
• UAVと歩行者・車両との距離を最小限に抑える距離重み付きコスト関数を用いて、安全を定量的に大幅に向上させること。

提案手法

• 建物、道路、水域などのGISデータ（衛星画像、地図情報）を用いて、道路が最も高いリスク、建物・水域が最低、その他の領域は中立となるように重み付きコストマップを生成する。
• 重み付きA*アルゴリズムを用いて、出発地点から到着地点までのGPS座標間で、土地利用分類に基づいたリスクを最小化するグローバル最短経路を計算する。
• 飛行中に、センサーモデルとジンバルデータを用いてホモグラフィー変換により動画フレームを地理的に登録し、ピクセル座標をGPS位置に一致させる。
• WPAFBおよびPVLabsデータセットの真値データを用いて、リアルタイムで移動物体（車両、歩行者）を検出し、追跡する。
• 検出された移動物体の周囲に一時的な高コスト領域をコストマップに追加することで、動的局所パス最適化を実行し、安全な距離を保つようにUAVを再ルーティングする。
• 最終的なパスは、消費者用ドローン自動操縦装置と互換性のあるGPSウェイポイントとして生成され、事前取得のGISデータに基づくミッション実行が自動化可能になる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 土地利用分類を用いた静的でリスクベースのグローバルパスプランニング手法は、都市部におけるUAV飛行の安全性を顕著に向上させることができるか？
• RQ2 移動物体への対応としての動的局所パス調整は、歩行者・車両とのUAVの接近リスクをどの程度低減できるか？
• RQ3 UAVと物体間の距離に基づく安全指標において、本手法は直線飛行と比較して、定量的にどの程度優れているか？
• RQ4 本手法は、標準の自動操縦装置を搭載した一般消費者用UAVに実世界での導入が可能か？
• RQ5 地理的に登録された動画とGISデータを効果的に統合することで、自動的で安全かつユーザーフレンドリーなミッションプランニングが可能になるか？

主な発見

• WPAFBデータセットでは、本手法によりグローバルな安全コスト指標が直線パスの243.9から5.6に90%以上削減された。
• PVLabsデータセットでは、安全コストが直線飛行時の188.1から動的パス時の98.0にまで低下し、リスク低減の顕著な改善が確認された。
• WPAFBでは7,597件の移動物体が視野内に出現した一方で、直線パスでは2,759件であったが、動的パスはより高いスタンバイ距離を維持しており、衝突リスクが低減された。
• WPAFBではグローバルパスが直線パスより20%長く、PVLabsでは6%長く、安全性の向上が飛行時間の妥当なトレードオフを伴って達成された。
• 本システムは、消費者用ドローン自動操縦装置と互換性のあるGPSウェイポイントを正常に生成し、事前GISデータ取得後に自動ミッション実行が可能になった。
• 安全指標に用いられた負の指数関数的重み関数は、物体に近接する場合に強くペナルティを課す効果があり、5メートル未満の距離がコストに最も寄与しており、リスクモデルの妥当性が裏付けられた。