[論文レビュー] RMF-Owl: A Collision-Tolerant Flying Robot for Autonomous Subterranean Exploration

Paolo De Petris, Huan X. Nguyen+5 more|arXiv (Cornell University)|Feb 22, 2022

Robotic Path Planning Algorithms被引用数 4

ひとこと要約

RMF-Owl は、GNSS 無効で障害物が多い環境を対象とした耐衝撃性・自律飛行ロボットであり、耐障害性のあるオンボードローカライゼーションとマッピング、耐衝撃性の空力フレーム、リアルタイムオブジェクト検出を統合しており、複雑な地下環境における安全で長時間の自律探索を可能にしている。実地試験では 200m を超える飛行距離と 8.1 分の飛行時間を達成したことが検証された。

ABSTRACT

This work presents the design, hardware realization, autonomous exploration and object detection capabilities of RMF-Owl, a new collision-tolerant aerial robot tailored for resilient autonomous subterranean exploration. The system is custom built for underground exploration with focus on collision tolerance, resilient autonomy with robust localization and mapping, alongside high-performance exploration path planning in confined, obstacle-filled and topologically complex underground environments. Moreover, RMF-Owl offers the ability to search, detect and locate objects of interest which can be particularly useful in search and rescue missions. A series of results from field experiments are presented in order to demonstrate the system's ability to autonomously explore challenging unknown underground environments.

研究の動機と目的

• 狭く、トポロジカルに複雑で、GNSS 無効な地下環境において自律探索が可能な耐衝撃性航空機を開発すること。
• センサの劣化や制御の不正確さがあっても、強固なオンボードローカライゼーションとマッピングにより、自律性の強靭性を実現すること。
• 救助活動への応用を想定し、リアルタイムでのオブジェクト検出とローカライゼーションを統合すること。
• 実際の地下環境（鉱山や試験トンネルなど）における実地試験を通じて、システムの性能を検証すること。

提案手法

• ナローや障害物の多い通路を走破する際の衝撃に耐えるために、剛性フレームと保護ケージを備えた独自設計の耐衝撃性フレームを採用。
• オンボード自律性スタックに、GNSS 無効環境下での運用を可能にするビジュアルインertial SLAM を統合し、リアルタイムでのローカライゼーションとマッピングを実現。
• 再構築された地図に基づいて衝突のない経路を生成する経路計画モジュールが、未訪問領域の探索を優先する。
• YOLO をベースにしたオブジェクト検出パイプラインが、関心対象のオブジェクトを同定・ローカライズし、クラス確率とダウンサンプリングされた画像を地上局に送信。
• メッシュネットワークが利用可能な場合、5GHz WiFi を使用してマッピングデータ、オドメトリ、バッテリー残量、検出レポートを共有。
• 実地展開では、オンボードセンシング、自律離着陸、ホーミング戦略の組み合わせを用いて、出発地点への安全な帰還を保証。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 障害物密度が高く、センサの利用が限られる地下環境において、飛行ロボットがどのようにして強靭な自律性を達成できるか。
• RQ2 狭い空間で俊敏性や積載能力を損なわずに、効果的な衝撃耐性を実現するための設計原則は何か。
• RQ3 1台のロボットが、関心対象のオブジェクトを検出・ローカライズしながら、複雑な地下トポロジーを自律的に探索・マッピングできるか。
• RQ4 GNSS 無効でセンサの劣化がある条件下でも、オンボードローカライゼーションとマッピングシステムがどれほど正確に保てるか。
• RQ5 オブジェクト検出の統合が、救助活動における自律探索ロボットの実用性をどの程度向上させるか。

主な発見

• RMF-Owl は、Løkken鉱山で自律探索ミッションを完了し、200m を超える飛行距離と 6.6 分の飛行時間を記録。2.5m 未満の幅の通路を通過した。
• Versuchsstollen Hagerbach 試験トンネルでは、14m 幅の区間を探索し、飛行時間 8.1 分、総走行距離 200m を超え、最高速度 1.2 m/s を記録。
• ロボットは完全な暗黒下や構造的ごみが多い環境でも、強固なビジュアルインエラシャル SLAM の性能を示し、正確なローカライゼーションとマッピングを維持した。
• 飛行中にオブジェクト検出が成功裏に実行され、システムはアーティファクトを同定・ローカライズし、クラス確率とダウンサンプリングされた画像を地上局に送信した。
• 耐衝撃性設計により、ナビゲーション中に複数回の衝撃に耐えられ、予測不能な地下環境下での耐久性を確認した。
• ナローや広大な地下空間の両方において、安全な自律離陸、探索、ホームコントロールの帰還を達成し、システムの耐久性と自律性を検証した。