[論文レビュー] Onboard Ranging-based Relative Localization and Stability for Lightweight Aerial Swarms

Shushuai Li, Shan, Feng+4 more|arXiv (Cornell University)|Mar 12, 2020

Robotics and Sensor-Based Localization参考文献 31被引用数 11

ひとこと要約

本論文は、超広帯域（UWB）測距と333Hzの高速更新を実現する拡張カルマンフィルタ（EKF）を用いた、自律マイクロエアロダル・スワームのオンボードで範囲に基づく相対位置推定システムを提案する。GPS非利用・磁気計不要の編隊飛行と協調的窓通過を可能にし、観測不能な運動に対しても収束性を保証する新規な自動初期化と推定手法を備える。5台のCrazyflie2ドローンを用いた実証実験で検証された。

ABSTRACT

Lightweight aerial swarms have potential applications in scenarios where larger drones fail to operate efficiently. The primary foundation for lightweight aerial swarms is efficient relative localization, which enables cooperation and collision avoidance. Computing the real-time position is challenging due to extreme resource constraints. This paper presents an autonomous relative localization technique for lightweight aerial swarms without infrastructure by fusing ultra-wideband wireless distance measurements and the shared state information (e.g., velocity, yaw rate, height) from neighbors. This is the first fully autonomous, tiny, fast, and accurate relative localization scheme implemented on a team of 13 lightweight (33 grams) and resource-constrained (168MHz MCU with 192 KB memory) aerial vehicles. The proposed resource-constrained swarm ranging protocol is scalable, and a surprising theoretical result is discovered: the unobservability poses no issues because the state drift leads to control actions that make the state observable again. By experiment, less than 0.2m position error is achieved at the frequency of 16Hz for as many as 13 drones. The code is open-sourced, and the proposed technique is relevant not only for tiny drones but can be readily applied to many other resource-restricted robots. Video and code can be found at extnormal{\url{https://shushuai3.github.io/autonomous-swarm/}}.

研究の動機と目的

• オンボードセンシングとロボット間通信のみを用いて、マイクロエアロダル・スワームの自律的でGPS非利用飛行を実現すること。
• 閉じた空間や未知の環境において、視覚ベースや外部位置推定システムの限界を克服すること。
• 大きな初期状態誤差や観測不能な制御入力に対しても収束する、耐障害性の高い完全オンボード相対位置推定手法を開発すること。
• リアルタイム編隊制御や協調的タスクに適した高速で安定した相対位置推定を達成すること。
• オンボードセンサとUWB測距のみを用いて、編隊飛行や窓通過などの実用的自律飛行を実証すること。

提案手法

• 速度、ヨー率、高度のオンボード測定値とロボット間のUWB測距データを融合する拡張カルマンフィルタ（EKF）を用いて相対状態推定を実行する。
• 333Hzで動作する高速UWB通信プロトコルを採用し、高帯域の更新と推定精度の向上を実現する。
• 初期状態が大きく未知であっても相対位置およびヨー角推定の収束を可能にする自動初期化手順を導入する。
• 制御入力が観測不能な状態（例：一定速度飛行や浮遊）にあっても一貫した収束を維持する制御ループ内推定フレームワークを設計する。
• 相対位置推定に基づく分散型制御則を適用し、編隊飛行や協調的タスクを実現する。
• リーダードローンに単眼カメラを搭載し、色フィルタリングとヒストグラム解析により窓検出を実行し、フォロワードローンが自らの視覚センサを搭載せずとも協調的飛行を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 完全オンボードで範囲に基づく相対位置推定システムは、GPSや外部インfraなしでマイクロエアロダル・スワームにおいて安定的かつ高精度な推定を達成できるか？
• RQ2 初期位置や姿勢が任意に未知であっても、相対位置推定システムは正確な推定に収束できるか？
• RQ3 一定速度飛行や浮遊などの観測不能な制御入力が加わっても、推定は安定的かつ一貫性を保つのか？
• RQ4 本システムは、実環境におけるGPS非利用環境で、複雑なマルチロボットタスク（協調的窓通過や編隊飛行）をサポートできるか？
• RQ5 実環境の擾乱下でも、更新レート、収束速度、耐障害性の観点から、本システムの性能はいかなるものか？

主な発見

• 提案手法は、オンボードUWB測距と慣性計測のみを用いて、333Hzの更新レートで安定的かつ高精度な相対位置推定を達成した。
• 自動初期化手順により、初期状態が大きく未知であっても相対位置およびヨー角推定の収束が可能であり、5台のロボットがランダムな位置から離陸する実験で実証された。
• 編隊飛行および浮遊状態（両方とも観測不能状態）においても推定が一貫して収束しており、制御ループ内条件でも耐障害性が裏付けられた。
• スワームは自律的編隊飛行を実現し、浮遊時でさえオリンピック旗のような形状を維持し、全ドローンが相対位置を正確に追跡した。
• フォロワードローンは自らのカメラを搭載せず、UWBとオンボードセンサからの相対位置推定に依存して、リーダーと協調的に窓を通過した。
• 実環境実験により、本手法の有効性が複雑でダイナミックなタスクにおいて確認され、オンボードセンシングとロボット間通信のみで完全な自律性が達成された。