[논문 리뷰] Visibility-aware Trajectory Optimization with Application to Aerial Tracking

Qianhao Wang, Yuman Gao외 3명|arXiv (Cornell University)|2021. 03. 11.

Robotic Path Planning Algorithms인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 관측 거리, 각도 및 가림을 고려하여 목표물의 가시성을 극대화하기 위해 위치와 요를 동시에 최적화하는 가시성 인식 가능하고 미분 가능한 궤도 최적화 방법을 제안한다. 실제 다운로터 추적 실험에서 최신 기술 대비 추적의 강건성과 성공률이 크게 향상됨.

ABSTRACT

The visibility of targets determines performance and even success rate of various applications, such as active slam, exploration, and target tracking. Therefore, it is crucial to take the visibility of targets into explicit account in trajectory planning. In this paper, we propose a general metric for target visibility, considering observation distance and angle as well as occlusion effect. We formulate this metric into a differentiable visibility cost function, with which spatial trajectory and yaw can be jointly optimized. Furthermore, this visibility-aware trajectory optimization handles dynamic feasibility of position and yaw simultaneously. To validate that our method is practical and generic, we integrate it into a customized quadrotor tracking system. The experimental results show that our visibility-aware planner performs more robustly and observes targets better. In order to benefit related researches, we release our code to the public.

연구 동기 및 목표

• 비행 로봇 분야에서 동적인 추적 중 목표물의 가시성을 유지하는 데 있어 종합적인 가시성 인식 궤도 계획의 부족을 해결하기 위해.
• 관측 거리, 각도 및 가림 영향을 명시적으로 모델링하는 가분리 가능한 가시성 비용 함수를 개발하기 위해.
• 동적 실현 가능성 및 안전 제약 조건 하에서 공간 궤도와 요 각도를 동시에 최적화하기 위해.
• 실제 비행 추적 응용 분야에서 방법의 강건성과 일반화 능력을 검증하기 위해.
• 더 넓은 도입과 가시성 인식 계획 분야의 향후 연구를 지원하기 위해 오픈소스 코드를 공개하기 위해.

제안 방법

• 관측 거리, 관측 각도, 장애물에 의한 가림을 기준으로 가시성을 정량화하는 가분리 가능한 가시성 비용 함수를 설계함.
• 가시성 비용을 위치와 요 궤도를 동시에 최적화하는 통합 최적화 프레임워크에 통합함.
• 위치와 요의 동적 실현 가능성 제약 조건을 포함하여 계획된 운동의 물리적 실현 가능성을 보장함.
• 맞춤형 다운로터 추적 시스템에 통합되어 초기 경로 생성을 위한 운동학-역학적 가림 회피 프론트엔드를 갖춤.
• 다항식 기반 궤도 표현을 통해 상태 차원에 비례하여 잘 스케일링되는 연속적이고 가분리 가능한 최적화를 가능하게 함.
• 다양한 목표물 운동 및 장애물 조건 하에서 시뮬레이션 및 실제 실험을 통해 계획기 평가 수행함.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 거리, 각도 및 가림을 고려한 연속적이고 가분리 가능한 함수로 가시성을 궤도 계획에 모델링할 수 있는가?
• RQ2 순차적 또는 분리된 계획 대비 위치와 요를 동시에 최적화하는 것이 목표물 추적의 강건성 향상에 기여하는가?
• RQ3 가시성 인식 궤도 최적화는 동적이고 장애물이 많은 환경에서 추적 성공률에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 실제 비행 추적 시나리오에서 최신 기술 대비 얼마나 뛰어난 성능을 보이는가?
• RQ5 제안된 방법은 예측 불가능한 목표물 운동과 무작위 장애물 배치를 포함한 다양한 추적 시나리오에 일반화 가능한가?

주요 결과

• 무작위로 배치된 장애물이 있는 일반 테스트에서, 목표물 속도가 0.5 m/s일 때 제안된 방법은 실패 시간이 100초에 달했고, Fast-Tracker는 39.1초에 그쳤으며, 이는 훨씬 뛰어난 강건성을 의미함.
• 목표물 속도가 1.5 m/s일 때, 제안된 방법은 여전히 100초의 실패 시간을 기록했고, Fast-Tracker는 66.25초에 실패함.
• 목표물 속도가 2.5 m/s일 때, 제안된 방법은 85.7초에 실패했고, Fast-Tracker는 11.0초에 실패하여 현저히 뛰어난 성능을 보임.
• 제안된 방법은 모든 테스트 동안 추적 각도 오차가 시야각(FOV) 경계 내에서 유지되었지만, Fast-Tracker는 큰 각도 오차로 인해 자주 목표를 상실함.
• 히트맵 분석 결과, 제안된 방법은 목표물을 항상 시야각 중심부에 유지하여 관측 품질을 향상시켰고, Fast-Tracker는 일관된 가시성을 확보하지 못함.
• 실제 실험 결과, 가시성 인식 계획이 특히 급격한 회전 시 가림을 방지하여 지속적인 목표물 추적을 보장함.