[論文レビュー] Omni-swarm: A Decentralized Omnidirectional Visual-Inertial-UWB State Estimation System for Aerial Swarm.

Hao Xu, Yichen Zhang+5 more|arXiv (Cornell University)|Mar 6, 2021

Robotics and Sensor-Based Localization参考文献 37被引用数 12

ひとこと要約

本論文では、GPS非利用環境における無人機スワーム向けに、分散型で全方向視認可能なビジュアルインertリアル-UWB状態推定システム「Omni-swarm」を提案する。魚眼VIO、UWB距離測定、および前方伝搬を伴うグラフベース最適化を融合することで、センチメートル級の相対状態推定精度とグローバルな一貫性を達成し、完全に分散型のドローン間衝突回避を実現する。

ABSTRACT

The decentralized state estimation is one of the most fundamental components for autonomous aerial swarm systems in GPS-denied areas, which still remains a highly challenging research topic. To address this research niche, the Omni-swarm, a decentralized omnidirectional visual-inertial-UWB state estimation system for the aerial swarm is proposed in this paper. In order to solve the issues of observability, complicated initialization, insufficient accuracy and lack of global consistency, we introduce an omnidirectional perception system as the front-end of the Omni-swarm, consisting of omnidirectional sensors, which includes stereo fisheye cameras and ultra-wideband (UWB) sensors, and algorithms, which includes fisheye visual inertial odometry (VIO), multi-drone map-based localization and visual object detector. A graph-based optimization and forward propagation working as the back-end of the Omni-swarm to fuse the measurements from the front-end. According to the experiment result, the proposed decentralized state estimation method on the swarm system achieves centimeter-level relative state estimation accuracy while ensuring global consistency. Moreover, supported by the Omni-swarm, inter-drone collision avoidance can be accomplished in a whole decentralized scheme without any external device, demonstrating the potential of Omni-swarm to be the foundation of autonomous aerial swarm flights in different scenarios.

研究の動機と目的

• 分散型無人機スワームの状態推定における可観測性、複雑な初期化、低精度、グローバル一貫性の欠如といった課題を解決すること。
• 外部インfraストラクチャなしで、GPS非利用環境下での自律飛行を可能にする完全分散型システムの開発。
• オンボードセンサとドローン間通信のみを用いて、複数ドローンの高精度相対状態推定を実現すること。
• 分散型ドローン間位置特定と回避により、リアルタイムで衝突のないナビゲーションを実現すること。
• マルチドローンスワーム運用において、グローバル一貫性とセンチメートル級の精度を実証すること。

提案手法

• ステレオ魚眼カメラと超広帯域（UWB）センサを用いた全方向センシングを実現する、オムニディレクショナルなセンシングフロントエンドを採用する。
• ステレオ魚眼画像とIMUデータから相対運動を推定する、魚眼ビジュアルインertリアルオドメトリ（VIO）を用いる。
• マルチドローン地図ベース位置特定は、UWB距離測定値と視覚特徴を融合して相対状態推定を向上させる。
• 全ドローンからの測定値を統合するグラフベース最適化フレームワークを採用し、前方伝搬によりリアルタイムの一貫性を維持する。
• バックエンドでは要因グラフを用いて、状態とバイアスを同時に最適化することで、スワーム全体におけるグローバル一貫性を保証する。
• 視覚的オブジェクト検出により、視界内に他のドローンを特定・追跡することで、ドローン間相対姿勢推定を実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 分散型で全方向視認可能なセンシングシステムは、GPS非利用環境下の無人機スワームにおいて、センチメートル級の相対状態推定を達成できるか？
• RQ2 分散型ビジュアルインエラル-UWB状態推定における可観測性と初期化の複雑さは、どのように軽減できるか？
• RQ3 外部インfraストラクチャなしで、完全分散型スワームにおいてグローバル一貫性を維持できるか？
• RQ4 オンボードセンサとピアツーピア通信のみを用いて、ドローン間衝突回避をどの程度実現できるか？
• RQ5 魚眼VIOとUWB距離測定の融合は、動的スワーム飛行における精度と耐障害性をどのように向上させるか？

主な発見

• Omni-swarmは、GPSなしのマルチドローン運用においてセンチメートル級の相対状態推定精度を達成した。
• グラフベース最適化と前方伝搬により、スワーム全体でグローバル一貫性が維持された。
• 外部デバイスや集中型制御なしで、完全に分散型のドローン間衝突回避が実現された。
• 全方向魚眼カメラの使用により、密なスワーム構成下でも視野と耐障害性が向上した。
• UWB距離測定と魚眼VIOの融合により、位置特定精度と収束速度が顕著に向上した。
• GPS非利用条件下での実世界実験において、スケーラビリティと耐障害性が実証された。