[논문 리뷰] Docking two multirotors in midair using relative vision measurements

Karan P. Jain, Minos Park외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 11. 11.

Robotics and Sensor-Based Localization참고 문헌 24인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 자동으로 두 다중로터 간의 공중 도킹을 가능하게 하는 차량 내 장착된 확장 칼만 필터(EKF) 기반 상태 추정기의 제안을 다룹니다. 이 방법은 자이로스코프 및 가속도계와 같은 관성 측정값과 카메라-마커 시스템으로부터의 상대 자세 데이터만을 사용하며, 외부 국소화 시스템 없이도 도킹 중에 도킹을 수행할 수 있습니다. 실험적으로 다섯 번의 성공적이고 반복 가능한 도킹 시험을 통해 센티미터 수준의 상대 위치 정밀도를 확보했습니다.

ABSTRACT

Modular robots have been rising in popularity for a variety of applications, and autonomous midair docking is a necessary task for real world deployment of these robots. We present a state estimator based on the extended Kalman filter for relative localization of one multirotor with respect to another using only onboard sensors, specifically an inertial measurement unit and a camera-marker pair. Acceleration and angular velocity measurements along with relative pose measurements from a camera on the first multirotor looking at a marker on the second multirotor are used to estimate the relative position and velocity of the first multirotor with respect to the second, and the absolute attitude of the first multirotor. We also present a control architecture to use these onboard state estimates to control the first multirotor at a desired setpoint with respect to the second. The performance of the estimator and control architecture are experimentally validated by successfully and repeatably performing midair docking -- a task that requires relative position precision on the order of a centimeter.

연구 동기 및 목표

• 협동 로봇 분야에서의 실생활 적용을 위해 모듈식 다중로터의 자율 공중 도킹을 가능하게 하기 위해.
• 비상적 단계 동안 외부 추적 시스템에 의존하지 않고도 차량 내 센서만으로 정밀한 상대 국소화 문제를 해결하기 위해.
• 실시간으로 관성 측정값과 상대 시각 데이터를 융합하여 상대 위치, 속도 및 절대 자세를 추정하는 상태 추정 프레임워크를 개발하기 위해.
• 활동적 다중로터가 수동적 다중로터에 대해 원하는 상대 설정값을 추적할 수 있도록 차량 내 추정치만을 사용하는 제어 아키텍처를 설계하기 위해.
• 외부 인프라 최소화로 차량 내 센서만을 사용하는 완전 자율 도킹의 가능성을 입증하기 위해.

제안 방법

• 관성 측정값(가속도 및 각속도)을 제공하는 관성측정장치(IMU)와 목표 다중로터에 부착된 마커를 관측하는 카메라로부터의 상대 자세 측정값을 융합하는 확장 칼만 필터(EKF)를 사용하여 6-자유도 상대 상태 추정 문제를 수립합니다.
• 상태 벡터에 두 다중로터 간의 상대 위치 및 속도, 그리고 관성 기준에서 활동적 차량의 절대 자세(롤, 피치, 요)를 포함하도록 정의합니다.
• 활동적 헬리콥터에 장착된 카메라를 사용하여 수동적 헬리콥터에 부착된 3차원 마커를 탐지함으로써 EKF 업데이트 단계에서 6-자유도 상대 자세 측정값을 제공합니다.
• 차량 내 EKF 추정치를 사용하여 활동적 헬리콥터의 제어 입력을 생성하는 제어 아키텍처를 설계하여 수동적 차량에 대해 원하는 상대 위치 및 자세를 추적하도록 합니다.
• 전환 프로토콜을 구현합니다: 처음에는 외부 모션 캡처를 사용하여 초기 접근을 수행하고, 마커가 시야에 들어오면 차량 내 센서로 전환하며, 도킹 후에는 재차 외부 센서로 전환하여 가림을 방지합니다.
• 실험 데이터를 사용하여 EKF를 校정 및 튜닝하여 비행 중 센서 노이즈 및 동적 변화에 대한 강건성을 확보합니다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 차량 내 센서만을 사용하는 상대 상태 추정기로 두 다중로터의 자율 공중 도킹에 충분한 정확도를 확보할 수 있는가?
• RQ2 관성 측정값과 상대 시각 데이터의 융합이 밀접한 비행 조건에서 상대 국소화의 정확도와 강건성에 어떻게 기여하는가?
• RQ3 다양한 상대 운동 조건과 동적 비행 조건 하에서 EKF 기반 추정기는 얼마나 낮은 추정 오차를 유지할 수 있는가?
• RQ4 차량 내 추정치만을 사용하는 제어 아키텍처가 반복적이고 정밀하게 다중로터 간 도킹을 성공적으로 이끌 수 있는가?
• RQ5 차량 내 센서만을 사용할 때 도달 가능한 상대 위치 정밀도는 얼마이며, 모션 캡처의 기준값과 비교해 볼 때 어떻게 되는가?

주요 결과

• 다중로터가 도킹 범위 내에 있을 때(약 15cm의 수직 간격), EKF 기반 상태 추정기는 상대 위치 추정 오차가 2cm 이내로 유지되었습니다.
• 비행 全 과정 동안 총 위치 추정 오차는 10cm 이내로 유지되었으며, 특히 최종 도킹 단계에서 가장 정밀한 추정치를 기록했습니다.
• 요 자세 추정 오차는 최대 5°로, 중력 방향에 대한 가속도계 정렬이 아닌 마커 기반 측정에 의존함에 따라 롤 및 피치보다 높았습니다.
• 시스템은 외부 국소화 없이 차량 내 센서만을 사용하여 다섯 번의 연속된 도킹을 성공적으로 수행하여 재현 가능성과 강건성을 입증했습니다.
• 외부에서의 센서 측정에서 차량 내 센서 측정으로의 전환은 원활했으며, 외부 추적 없이도 중요한 도킹 단계에서 정밀 제어를 가능하게 했습니다.
• 제어 아키텍처는 활동적 헬리콥터가 수직 간격을 자동으로 줄이고 수동적 헬리콥터의 도킹 플랫폼과 정렬하도록 유도하여, 작은 위치 및 요 자세 오차가 존재하더라도 성공적인 도킹을 이끌어냈습니다.