[論文レビュー] Autonomous visual inspection of large-scale infrastructures using aerial robots

Christoforos Kanellakis, Emil Fresk+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 16, 2019

Robotics and Sensor-Based Localization参考文献 19被引用数 12

ひとこと要約

本論文では、UWBとインertial融合による高精度な局所化、幾何学的アプローチに基づく協調的カバレッジパスプランナによる効率的な構造走査、およびオンボードの視覚センシングによるリアルタイムデータと後処理用3次元再構成を実現する、完全に自律的なマルチMAVシステムを提示する。このフレームワークは、風力タービンでの実環境屋外試験で検証され、最小限の地上支援で、耐障害性があり、繰り返し可能で、スケーラブルな点検を実現した。

ABSTRACT

This article presents a novel framework for performing visual inspection around 3D infrastructures, by establishing a team of fully autonomous Micro Aerial Vehicles (MAVs) with robust localization, planning and perception capabilities. The proposed aerial inspection system reaches high level of autonomy on a large scale, while pushing to the boundaries the real life deployment of aerial robotics. In the presented approach, the MAVs deployed for the inspection of the structure rely only on their onboard computer and sensory systems. The developed framework envisions a modular system, combining open research challenges in the fields of localization, path planning and mapping, with an overall capability for a fast on site deployment and a reduced execution time that can repeatably perform the inspection mission according to the operator needs. The architecture of the established system includes: 1) a geometry-based path planner for coverage of complex structures by multiple MAVs, 2) an accurate yet flexible localization component, which provides an accurate pose estimation for the MAVs by utilizing an Ultra Wideband fused inertial estimation scheme, and 3) visual data post-processing scheme for the 3D model building. The performance of the proposed framework has been experimentally demonstrated in multiple realistic outdoor field trials, all focusing on the challenging structure of a wind turbine as the main test case. The successful experimental results, depict the merits of the proposed autonomous navigation system as the enabling technology towards aerial robotic inspectors.

研究の動機と目的

• 風力タービンのような複雑なインフラ構造を、マイクロ航空機（MAV）のチームを用いて完全に自律的かつ大規模に視覚点検することを目的とする。
• GPS不可、磁気干渉および遮蔽が生じる大規模な屋外環境における信頼性の高い局所化の課題に対処することを目的とする。
• 複雑な3次元構造に対して完全で重複する視野カバレッジを保証する協調的カバレッジパスプランニングアルゴリズムの開発を目的とする。
• 同じデータストリームを用いてオンボードの視覚センサがリアルタイムの視覚的評価と高解像度の後処理による3次元モデル再構成を可能とすることを目的とする。
• モーションキャプチャや高価なインfraを用いずに、実環境の屋外条件下でもシステムの耐障害性と繰り返し可能性を示すこと。

提案手法

• 3次元幾何学に基づき、構造部品を個々のMAVに割り当てる幾何学的協調的カバレッジパスプランナ（C-CPP）を開発し、視野の重複を含む完全カバレッジを保証した。
• UWBインertial状態推定を融合し、MAVの正確でリアルタイムのポーズ推定を実現した。UWBアンカーを構造周囲に配置することで、ドリフトを低減した。
• 単眼カメラからの視覚データを、リアルタイムの低解像度ストリーミングと、3次元再構成のための高解像度後処理に用いた。
• 視覚インertシャルオドメトリを用いて、風力タービン構造による磁気計の故障を補償するための進行方向推定を実施した。
• 局所的なUWBネットワークを主な位置決めシステムとし、高度が上昇するに従いGPSをバックアップとして使用した。
• 一貫した露出を保つようにキャリブレーション済みで手動でフォーカスを合わせた画像シーケンスを用い、SfM技術により3次元再構成を実施した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 外部のモーションキャプチャやGPSを用いずに、完全に自律的なMAVチームが、風力タービンのような大規模な屋外インフラに対して完全で繰り返し可能な視覚点検を実行できるか？
• RQ2 UWBインエイシャル融合は、GPS不可で磁気干渉が生じる環境でも、正確で耐障害性の高い局所化を可能にするか？
• RQ3 複雑な3次元構造に対して完全で重複する視野カバレッジを保証しつつ、点検時間を最小限に抑えるパスプランニング戦略は何か？
• RQ4 オンボードの視覚センサは、同じデータストリームを用いてリアルタイムの視覚的評価と高精度な3次元再構成を両立できるか？
• RQ5 実環境の屋外条件下で、複数のミッションにわたり、システムの性能と繰り返し可能性を維持できるか？

主な発見

• 本システムは、実際の屋外条件下で大規模な風力タービンの完全に自律的な視覚点検を成功裏に実施し、スケーラビリティと耐障害性を示した。
• UWBインエイシャル融合方式により、単独のGPSやIMUと比較して、より高い安定性とドリフト低減が達成された正確なポーズ推定が可能になった。
• 協調的カバレッジパスプランナ（C-CPP）により、視野の重複を含む効率的かつ完全なカバレッジ点検が実現され、単一機体方式と比較して点検時間を短縮した。
• SfMを用いたオンボードの視覚データから高品質な3次元モデルが再構成可能であり、一貫したカメラキャリブレーションと運動 parallax に依存した結果が得られた。
• 固定基準点の制限があるステレオシステムと比較して、単眼カメラは深度認識において優れており、手動でのフォーカス/露出設定により再構成の一貫性が向上した。
• 遮蔽が生じる状況下でも、WiFiに比べて4Gまたはセルラー通信が長距離通信においてより信頼性が高かった。