[論文レビュー] Docking two multirotors in midair using relative vision measurements

Karan P. Jain, Minos Park+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 11, 2020

Robotics and Sensor-Based Localization参考文献 24被引用数 5

ひとこと要約

本論文では、インertial測定（加速度計およびジャイロスコープ）とカメラマーカーシステムからの相対姿勢データのみを用いて、2台のマルチローターの自律的空中ドッキングを可能にするオンボード拡張カルマンフィルタ（EKF）ベースの状態推定器を提示する。この手法は、外部の局所化システムを用いずにドッキング中に運用するオンボードセンシングのみで、実験的に5回の成功・再現可能なドッキング試行が確認され、センチメートルレベルの相対位置決め精度を達成した。

ABSTRACT

Modular robots have been rising in popularity for a variety of applications, and autonomous midair docking is a necessary task for real world deployment of these robots. We present a state estimator based on the extended Kalman filter for relative localization of one multirotor with respect to another using only onboard sensors, specifically an inertial measurement unit and a camera-marker pair. Acceleration and angular velocity measurements along with relative pose measurements from a camera on the first multirotor looking at a marker on the second multirotor are used to estimate the relative position and velocity of the first multirotor with respect to the second, and the absolute attitude of the first multirotor. We also present a control architecture to use these onboard state estimates to control the first multirotor at a desired setpoint with respect to the second. The performance of the estimator and control architecture are experimentally validated by successfully and repeatably performing midair docking -- a task that requires relative position precision on the order of a centimeter.

研究の動機と目的

• 共同ロボティクスにおける実世界への展開を目的とした、モジュール式マルチローターの自律的空中ドッキングを実現すること。
• ドッキング中における正確な相対局所化を、外部追跡システムに依存せずにオンボードセンサのみで達成する課題に対処すること。
• リアルタイムに相対位置、相対速度、および慣性フレームにおける絶対ア装勢（ロール、ピッチ、ヨー）を推定するための状態推定フレームワークを構築すること。
• アクティブなマルチローターが、パassingなマルチローターに対する所望の相対設定値に合わせて、オンボード推定値のみを用いて誘導する制御アーキテクチャを設計すること。
• 外部インfraストラクチャを最小限に抑え、オンボードセンシングのみで完全に自律的なドッキングを実証すること。

提案手法

• インertial測定（加速度および角速度）をIMUから得る一方で、ターゲットマルチローターに取り付けられたマーカーをカメラで観測することで得られる相対姿勢測定値を融合する、6自由度（6-DoF）の相対状態推定問題をEKFを用いて定式化する。
• 状態ベクトルに2台のマルチローター間の相対位置および相対速度、加えてアクティブな車両の慣性フレームにおける絶対ア装勢（ロール、ピッチ、ヨー）を含める。
• アクティブなクアッドコpterに搭載されたカメラを用いて、パassingなクアッドコプターに取り付けられた3次元マーカーを検出することで、EKFの更新ステップに使用する6自由度（6-DoF）の相対姿勢測定値を提供する。
• オンボードEKF推定値を用いて制御入力を生成する制御アーキテクチャを設計し、アクティブなクアッドコプターがパassing車両に対する所望の相対位置および姿勢を追従できるようにする。
• 遷移プロトコルを実装：初期アプローチ段階ではオフボードのモーションキャプチャを用い、マーカーが視界に入るとオンボードセンシングに切り替え、ドッキング後は再びオフボードセンシングに復帰して遮蔽を回避する。
• 実験データを用いてEKFをキャリブレーションおよびチューニングし、センサノイズや飛行中の動的変化に対して耐性を持つようにする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 オンボードセンサのみを用いた相対状態推定器が、2台のマルチローターの自律的空中ドッキングに十分な精度を達成できるか？
• RQ2 インエラシャル測定と相対ビジョンデータの融合が、接近飛行中の相対局所化の精度と耐性をどのように向上させるか？
• RQ3 EKFベースの推定器が、動的飛行条件および変化する相対運動下でも低誤差を維持できるか、その範囲はどの程度か？
• RQ4 オンボード推定値のみを用いた制御アーキテクチャが、再現可能かつ高精度にマルチローターをドッキングに誘導できるか？
• RQ5 オンボードセンシングのみで達成可能な相対位置決め精度はどの程度か？また、モーションキャプチャによる真値と比較してどうなるか？

主な発見

• マルチローターがドッキング範囲内（約15 cmの垂直分離）にいる間、EKFベースの状態推定器は相対位置推定誤差を2 cm未満に抑えた。
• 飛行全体を通して全体の位置推定誤差は10 cm以内に保たれ、特に最終ドッキング段階で最も高精度な推定が得られた。
• ヨーの推定誤差は最大5°に達したが、これは重力に沿った加速度計の整合性に依存するのではなく、マーカーに基づく測定に依存しているため、ロールおよびピッチよりも高かった。
• システムは、外部追跡を一切用いずにオンボードセンシングのみで5回連続して空中ドッキングに成功し、再現性と耐性を示した。
• オフボードからオンボードセンシングへの切り替えはスムーズであり、外部追跡を必要としない重要なドッキング段階においても正確な制御を可能にした。
• 制御アーキテクチャにより、アクティブなクアッドコプターは垂直ギャップを自ら閉じ、パassingクアッドコプターのドッキングプラットフォームと整合させることができ、わずかな位置およびヨー誤差が存在しても成功したドッキングを達成した。