[論文レビュー] Skyeye Team at MBZIRC 2020: A team of aerial and ground robots for GPS-denied autonomous fire extinguishing in an urban building scenario

Simón Martínez-Rozas, Rafael Rey+7 more|arXiv (Cornell University)|Apr 5, 2021

Robotics and Sensor-Based Localization参考文献 61被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、GPS非利用の高層都市建築物における火災消火を想定した、3台の無人航空機（UAV）と1台の無人地面車両（UGV）を用いた完全自律型マルチロボットシステムを提示する。本システムは3次元LIDARを用いた局所化、行動ツリー（Behavior Tree）を用いたミッション実行、赤外線感知による火災検知と消火を統合し、MBZIRC 2020 カラム3で7位、グランドフィナーレで5位を達成した。

ABSTRACT

The paper presents a framework for fire extinguishing in an urban scenario by a team of aerial and ground robots. The system was developed to address Challenge 3 of the 2020Mohamed Bin Zayed International Robotics Challenge (MBZIRC). The challenge required to autonomously detect, locate and extinguish fires on different floors of a building, as well as in its surroundings. The multi-robot system developed consists of a heterogeneous robot team of up to three Unmanned Aerial Vehicles (UAV) and one Unmanned Ground Vehicle (UGV). We describe the main hardware and software components for UAV and UGVplatforms and also present the main algorithmic components of the system: a 3D LIDAR-based mapping and localization module able to work in GPS-denied scenarios; a global planner and a fast local re-planning system for robot navigation; infrared-based perception and robot actuation control for fire extinguishing; and a mission executive and coordination module based on Behavior Trees. The paper finally describes the results obtained during the competition, where the system worked fully autonomously and scored in all the trials performed. The presented system ended in 7th position out of 20 teams in the Challenge3 competition and in 5th position (out of 17 teams) in the Challenge 3 entry to the Grand Finale (Grand Challenge) of MBZIRC 2020 competition.

研究の動機と目的

• GPS非利用の都市高層建築物における自律火災検知と消火の課題に取り組む。
• 人為的介入なしに屋内・屋外のナビゲーション、火災位置特定、消火が可能な耐障害性の高い完全自律システムを開発する。
• 通信制約下でも、複雑でごみだらけの環境における空中・地上ロボット間のシームレスな連携を実現する。
• 準備時間とハードウェア制限が限られる実際のコンテスト環境において、信頼性の高い性能を発揮する。

提案手法

• GPS非利用環境における正確な局所化を実現するため、3次元LIDARを用いた同時位置特定と地図作成（SLAM）システムを採用した。
• ナビゲーション中の動的障害物回避を実現するため、グローバルパスプランナと高速なローカル再プランニングを実装した。
• 正確な水ジェットおよび火災用カーテンの展開を実現するため、赤外線を用いた火災感知とアクチュエータ制御を統合した。
• ロボットの行動とチーム連携を組み合わせて管理するため、行動ツリー（BTs）を用いたミッション実行エンジンを設計した。
• 通信途切れ時にも運用可能となるよう、オンボード処理を活用して局所的自律性を確保した。
• 市販のドローンと、自作の水噴射およびカーテン展開機構を備えた地上ロボットを適応させた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 異種のUAVとUGVから成るチームは、GPS非利用の都市高層建築物において、どのように自律火災検知と消火を達成できるか？
• RQ2 GPSなしで複雑な屋内・屋外環境においても信頼性の高い運用を実現するための、局所化とナビゲーション戦略は何か？
• RQ3 動的な調整と反応性を支えるために、柔軟で階層的なミッション実行フレームワークはどのように設計すべきか？
• RQ4 市販プラットフォームを用いた自律火災消火を実現するにあたり、必要なハードウェアおよびソフトウェアの適応は何か？
• RQ5 実際のコンテスト制約下で複数のロボットを展開するにあたり、システムレベルでの主な課題は何か？

主な発見

• MBZIRC 2020 カラム3の全試行において、本システムは完全自律運転を達成し、ミッション中は人為的介入が一切行われなかった。
• カラム3コンテストでは20チーム中7位、グランドフィナーレでは17チーム中5位を達成し、実際のコンテスト環境下でも信頼性の高い性能を示した。
• 3次元LIDARを用いた局所化システムにより、GPSなしでも安定的かつ高精度なロボット位置特定が可能となり、屋内・屋外のシームレスなナビゲーションが実現した。
• 行動ツリーを用いたミッション実行により、柔軟でモジュール化され、反応性のある行動の組み合わせが可能となり、実行中のタスクの動的適応を支援した。
• ハードウェア制限はあったが、水噴射およびカーテン展開機構は十分に機能したが、UAVの空気乱流の影響でたびたびカーテン展開が妨げられた。
• 通信遅延のため、システムの起動と連携が制限され、強固な局所的自律性にもかかわらず、15分間のミッションウィンドウを十分に活用できなかった。