[논문 리뷰] Onboard Ranging-based Relative Localization and Stability for Lightweight Aerial Swarms

Shushuai Li, Shan, Feng외 4명|arXiv (Cornell University)|2020. 03. 12.

Robotics and Sensor-Based Localization참고 문헌 31인용 수 11

한 줄 요약

이 논문은 초광대역(UWB) 거리 측정과 333Hz 업데이트를 지원하는 확장 칼만 필터(EKF)를 사용하여 자율적인 마이크로 항공기 스웜에 대한 차량 내, 범위 기반 상대 위치 추정 시스템을 제안한다. 이 시스템은 GPS 없이, 자석계 없이도 편대 비행과 창문 통과를 가능하게 하며, 관측 불가능한 동작 조건에서도 수렴 가능한 새로운 자동 초기화 및 추정 기법을 통해 검증되었으며, 5台의 Crazyflie2 드론을 대상으로 검증되었다.

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/}}.

연구 동기 및 목표

• 차량 내 센서와 로봇 간 통신만을 사용하여 GPS 없이도 마이크로 항공기 편대의 자율 비행을 가능하게 한다.
• 제한된 공간과 알려지지 않은 환경에서 시각 기반 및 외부 위치 추정 시스템의 한계를 극복한다.
• 큰 초기 상태 오차와 관측 불가능한 제어 입력 조건에서도 수렴 가능한 강력한 완전 차량 내 상대 위치 추정 방법을 개발한다.
• 실시간 편대 제어 및 협동 작업에 적합한 고속이고 안정적인 상대 위치 추정을 달성한다.
• 차량 내 센서와 UWB 거리 측정 기반으로 단일 편대 임무, 예를 들어 편대 비행과 창문 통과를 실제로 자율적으로 수행함을 입증한다.

제안 방법

• 상대 상태 추정을 위해 차량 내 속도, 요행 속도, 고도 측정값과 로봇 간 UWB 거리 측정 데이터를 융합하기 위해 확장 칼만 필터(EKF)를 사용한다.
• 333Hz에서 작동하는 고속 UWB 통신 프로토콜을 적용하여 고대역폭 업데이트를 가능하게 하고 추정 정확도를 향상시킨다.
• 큰 초기 상태가 알려지지 않은 상황에서도 상대 위치와 요행 추정치의 수렴을 보장하는 자동 초기화 절차를 도입한다.
• 제어 입력이 관측 불가능한 조건(예: 일정 속도 이동 또는 정지 비행)에서도 일관된 수렴을 유지할 수 있도록 제어-루프 내 추정 프레임워크를 설계한다.
• 상대 위치 추정치를 기반으로 분산 제어 법칙을 적용하여 편대 비행과 협동 작업을 가능하게 한다.
• 리더 드론에 단일 카메라를 장착하여 색상 필터링과 히스토GRAM 분석을 통해 창문을 탐지하고, 후행 드론이 자체 시각 센서 없이도 상대 위치 추정을 기반으로 창문 통과를 협동적으로 수행할 수 있도록 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 차량 내, 범위 기반 상대 위치 추정 시스템이 GPS나 외부 인프라 없이도 마이크로 항공기 스웜에서 안정적이고 정확한 추정을 달성할 수 있는가?
• RQ2 초기 위치와 방향이 임의로 알려지지 않은 상태에서도 상대 위치 추정 시스템이 정확한 추정치로 수렴할 수 있는가?
• RQ3 일정 속도 이동이나 정지 비행과 같은 관측 불가능한 제어 입력 조건에서도 추정치가 안정적이고 일관되게 유지되는가?
• RQ4 실제 환경에서 GPS 없이 복잡한 다중 로봇 작업, 예를 들어 창문 통과와 편대 비행을 지원할 수 있는가?
• RQ5 실제 환경의 간섭 조건 하에서 시스템의 성능은 업데이트 주기, 수렴 속도, 내구성 측면에서 어떻게 평가되는가?

주요 결과

• 제안된 시스템은 차량 내 UWB 거리 측정과 관성 측정값만을 사용하여 333Hz 업데이트 주기에서 안정적이고 정확한 상대 위치 추정을 달성했다.
• 자신의 초기화 절차 덕분에 초기 상태가 크게 알려지지 않은 상황에서도 상대 위치와 요행 추정치가 수렴하는 것을 입증했으며, 이는 5대의 드론이 무작위 위치에서 이륙하는 데서 확인되었다.
• 편대 비행과 정지 비행 동안 추정치가 일관되게 수렴되어, 제어-루프 조건에서도 강력한 수렴성을 입증했다.
• 스웜은 자율적인 편대 비행을 성공적으로 수행했으며, 정지 상태에서도 올림픽 기수 모양을 유지했고, 모든 드론이 상대 위치를 정확히 추적했다.
• 후행 드론은 자체 카메라 없이도 UWB와 차량 내 센서를 통한 상대 위치 추정에 기반해 리더와 협동하여 창문을 통과했다.
• 실제 환경 실험을 통해 시스템의 효과성이 복잡하고 동적인 작업에서 입증되었으며, 차량 내 센서와 로봇 간 통신만으로도 완전한 자율성을 달성했다.