[논문 리뷰] Recreating Bat Behavior on Quad-Rotor UAVs - A Simulation Approach.

M. Hassan Tanveer, Antony Thomas외 4명|arXiv (Cornell University)|2020. 02. 01.

Computer Graphics and Visualization Techniques인용 수 1

한 줄 요약

이 논문은 자연 나무 환경을 L-시스템으로 모델링하고, 간소화된 잎가지 반사 음향 시뮬레이터를 사용하여 고래새처럼 생체소나르 감지를 재현하는 시뮬레이션 프레임워크를 제시한다. 이 시스템은 UAV 비행 경로를 따라 실제적인 인파르스 응답을 생성하여 밀도 높은 식생에서의 장애물 회피 및 경로 계획 연구를 가능하게 한다.

ABSTRACT

We develop an effective computer model to simulate sensing environments that consist of natural trees. The simulated environments are random and contain full geometry of the tree foliage. While this simulated model can be used as a general platform for studying the sensing mechanism of different flying species, our ultimate goal is to build bat-inspired Quad-rotor UAVs- UAVs that can recreate bat's flying behavior (e.g., obstacle avoidance, path planning) in dense vegetation. To this end, we also introduce an foliage echo simulator that can produce simulated echoes by mimicking bat's biosonar. In our current model, a few realistic model choices or assumptions are made. First, in order to create natural looking trees, the branching structures of trees are modeled by L-systems, whereas the detailed geometry of branches, sub-branches and leaves is created by randomizing a reference tree in a CAD object file. Additionally, the foliage echo simulator is simplified so that no shading effect is considered. We demonstrate our developed model by simulating real-world scenarios with multiple trees and compute the corresponding impulse responses along a Quad-rotor trajectory.

연구 동기 및 목표

• 밀도 높은 식생에서 고래새 유사 항법을 연구하기 위한 현실적인 시뮬레이션 환경을 개발하기 위해.
• L-시스템과 CAD 기반 랜덤화를 사용하여 자연적인 가지 구조와 세밀한 잎가지 구조를 모델링하기 위해.
• 그림자 효과 없이 식물 잎가지에서의 음향 반사 효과를 모델링하여 고래새의 에코로케이션을 모방하기 위해.
• 다이나믹하고 혼잡한 환경에서 고래새의 행동을 모방할 수 있도록 4축 드론 UAV의 장애물 회피 및 경로 계획 기능을 실현하기 위해.
• 고래새 유사 감지 및 제어 알고리즘의 테스트 및 검증을 위한 계산 효율성이 높은 플랫폼을 제공하기 위해.

제안 방법

• 나무 기하학적 구조는 가지의 구조를 모의하기 위해 L-시스템을 사용하여 생성되며, 세밀한 잎가지는 기준 CAD 모델의 랜덤화를 통해 생성된다.
• 잎가지 반사 음향 시뮬레이터는 음향 반사가 나무 구성 요소에서 발생하는 방식을 모델링하여 인파르스 응답을 생성하며, 그림자 또는 가림 효과가 없다고 가정한다.
• 4축 드론 UAV의 비행 경로가 다수의 나무로 이루어진 환경에서 정의되어 시간에 따라 변화하는 인파르스 응답을 계산한다.
• 환경 기하학과 음향 모델링을 통합하여 실제 시나리오에서 고래새 유사 생체소나르 인식을 재현한다.
• 이 시스템은 동적인 UAV 운동을 지원하며, 복잡하고 랜덤화된 나무 배치에서의 음향 패턴 분석을 가능하게 한다.
• 생체모방 UAV 항법에서 다양한 감지 및 제어 전략을 테스트하기 위해 확장 가능한 구조로 설계되어 있다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 자연 나무의 구조를 UAV 시뮬레이션 환경에서 현실적으로 모델링할 수 있는가?
• RQ2 간소화된 음향 시뮬레이터가 밀도 높은 잎가지에서 고래새 유사 생체소나르 인식을 어느 정도 정확하게 재현할 수 있는가?
• RQ3 4축 드론 UAV는 복잡하고 랜덤화된 나무 환경에서 효과적으로 비행하고 인파르스 응답을 생성할 수 있는가?
• RQ4 밀도 높은 식생에서 다양한 UAV 비행 경로를 따라 음향 패턴은 어떻게 변화하는가?
• RQ5 시뮬레이션 환경은 고래새 유사 장애물 회피 및 경로 계획 알고리즘의 개발 및 테스트를 지원할 수 있는가?

주요 결과

• L-시스템 기반의 나무 생성 방법은 높은 기하학적 정밀도로 자연스러운 가지의 구조를 성공적으로 생성한다.
• 잎가지 반사 음향 시뮬레이터는 UAV 비행 경로를 따라 나무 구성 요소의 공간 분포를 반영한 시간에 따라 변화하는 인파르스 응답을 생성한다.
• 그림자 효과를 고려하지 않은 채로도 다수의 나무 환경에서 실제적인 음향 패턴을 생성할 수 있는 시뮬레이션 프레임워크를 제공한다.
• 정의된 UAV 비행 경로를 따라 인파르스 응답을 계산할 수 있으며, 혼잡한 환경에서 음향 감지 분석이 가능하다.
• 시뮬레이션된 밀도 높은 식생에서 고래새 유사 항법 전략을 테스트하기 위한 확장 가능하고 스케일이 가능한 플랫폼을 제공한다.
• 음향 모델에서 그림자 효과가 없기 때문에 계산이 단순화되면서도 초도적 행동 연구에 충분한 현실성은 유지된다.