[논문 리뷰] A Bio-inspired Collision Detecotr for Small Quadcopter

Jiannan Zhao, Cheng Hu외 3명|arXiv (Cornell University)|2018. 01. 14.

Robotic Path Planning Algorithms참고 문헌 2인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 메뚜기의 LGMD 뉴런을 모델로 삼아 소형 라이트쿼드코pter를 위한 생물학적으로 영감을 받은 충돌 감지기를 제시한다. STM32F407 마이크로컨트롤러를 사용하여 실시간으로 계산 비용이 낮은 장애물 탐지가 가능하며, 밝기 변화 처리를 통해 다가오는 자극을 감지함으로써 동적인 실내 환경에서 신뢰할 수 있는 충돌 회피를 달성한다. 실험 결과는 실제 비행에서의 효과성을 확인한다.

ABSTRACT

Sense and avoid capability enables insects to fly versatilely and robustly in dynamic complex environment. Their biological principles are so practical and efficient that inspired we human imitating them in our flying machines. In this paper, we studied a novel bio-inspired collision detector and its application on a quadcopter. The detector is inspired from LGMD neurons in the locusts, and modeled into an STM32F407 MCU. Compared to other collision detecting methods applied on quadcopters, we focused on enhancing the collision selectivity in a bio-inspired way that can considerably increase the computing efficiency during an obstacle detecting task even in complex dynamic environment. We designed the quadcopter's responding operation imminent collisions and tested this bio-inspired system in an indoor arena. The observed results from the experiments demonstrated that the LGMD collision detector is feasible to work as a vision module for the quadcopter's collision avoidance task.

연구 동기 및 목표

• 소형 라이트쿼드코터를 위한 저계산 비용의 충돌 탐지 시스템을 생물학적 시각 메커니즘을 참고하여 개발한다.
• 실시간 비행 플랫폼에서 메뚜기의 LGMD 뉴런을 기반으로 한 생물학적으로 영감을 받은 충돌 감지기를 구현하고 검증한다.
• 전통적인 SLAM이나 센서 융합 방법이 자원을 너무 많이 소모하는 동적이고 복잡한 환경에서 충돌 선택성과 계산 효율성을 향상시킨다.
• LGMD 기반 감지기가 자율 비행 중 실시간 장애물 회피에 가능하다는 것을 입증한다.

제안 방법

• 감지기는 메뚜기의 복엽 거대 운동 감지 뉴런(LGMD)을 모델로 삼으며, P세포, I세포, E세포, S세포, G세포로 구성된 다섯 층의 신경망 아키텍처를 사용한다.
• P세포는 공식 $ P_f(x,y) = L_f(x,y) - L_{f-1}(x,y) $ 를 사용하여 연속된 영상 프레임 간의 밝기 변화를 계산하여 운동 에너지를 표현한다.
• I세포는 거리에 반비례하는 가중치를 가진 컨volutional 마스크 $[w]_I$ 를 통해 공간적으로 지연된 횡방향 억제를 적용하여 시각 경로에서의 횡방향 억제를 모방한다.
• E세포는 P세포에서 직접적으로 자극 신호를 전달하며, S세포는 $ S_f(x,y) = E_f(x,y) - I_f(x,y) \cdot W_I $ 를 계산하여 자극과 억제를 통합한다.
• 자기 운동 동안 오류 경고를 억제하기 위해 피드포워드 억제(FFI) 메커니즘이 도입되었으며, 운동이 자기 생성된 경우 빠르게 억제가 증가한다.
• 시스템은 STM32F407 마이크로컨트롤러에 구현되어 실시간 운영을 위한 라이트쿼드코터의 비행 제어 시스템과 통합되었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 생물학적으로 영감을 받은 LGMD 기반 충돌 감지기가 자원 제약이 있는 소형 라이트쿼드코터 플랫폼에서 실시간으로 신뢰할 수 있는 장애물 탐지를 달성할 수 있는가?
• RQ2 동적 환경에서 LGMD 감지기는 다가오는 물체와 횡방향 운동 또는 자기 회전을 어떻게 구분하는가?
• RQ3 자기 운동 중에 거짓 경고를 얼마나 줄일 수 있는가? 同시에 임박한 충돌에 대한 민감도는 유지되는가?
• RQ4 SLAM이나 GPS에 의존하지 않고도 시스템이 실내 비행에서 자율 장애물 회피를 가능하게 할 수 있는가?

주요 결과

• LGMD 충돌 감지기는 다가오는 물체를 성공적으로 탐지하였으며, 프레임 600(6초) 근처에서 피크에 도달하는 점진적인 스파ike 반응을 보였다. 이는 물체가 카메라에 도달할 무렵이었다.
• 횡방향 운동 테스트 동안 감지기는 낮은 스파이크 수준을 유지하여 다가오는 자극에 대한 강한 선택성을 입증하였다.
• 자기 회전 테스트 동안 FFI 메커니즘이 빠르게 억제를 유도하여 LGMD 반응을 억제하고 거짓 충돌 경고를 방지하였다.
• 라인트쿼드코터는 실내 경기장에서 정지된 장애물을 성공적으로 회피하였으며, 궤적 데이터는 충돌 전 명확한 회피 행동을 보였다.
• 시스템은 STM32F407 마이크로컨트롤러에서 실시간 성능를 달성하여 계산 효율성과 마이크로-쿼드코터에 적합함을 확인하였다.
• 감지기는 텍스처가 있는 배경과 동적인 조명 조건을 포함한 복잡한 시각 환경에서도 강건성을 보였으며, 환경 사전 훈련 없이도 기능하였다.