[论文解读] Accurate indoor mapping using an autonomous unmanned aerial vehicle (UAV)

Lachlan Dowling, T. Poblete+5 more|arXiv (Cornell University)|Jul 30, 2018

Robotics and Sensor-Based Localization被引用 7

一句话总结

本文提出URSA，一种自主无人机系统，通过集成SLAM、精确飞行控制与鲁棒路径规划，在室内二维地图构建中实现了2厘米的精度。该系统通过紧密耦合的软硬件解决方案，在复杂室内环境中实现了高精度导航与制图。

ABSTRACT

An autonomous indoor aerial vehicle requires reliable simul- taneous localization and mapping (SLAM), accurate flight control, and robust path planning for navigation. This paper presents a system level combination of these existing technologies for 2D navigation. An Unmanned aerial vehicle (UAV) called URSA (Unmanned Recon and Safety Aircraft) that can autonomously flight and mapping indoors environments with an accuracy of 2 cm was developed. Performance in indoor environments was assessed in terms of mapping and navigation precision.

研究动机与目标

• 开发一种完全自主的无人机，能够实现精确的室内导航与制图。
• 解决在GPS拒止的室内环境中实现精确定位与制图的挑战。
• 将SLAM、飞行控制与路径规划整合为一个协同系统，以实现可靠运行。
• 在2D室内制图中实现厘米级精度，以支持实际部署。
• 在真实室内场景中通过定量精度指标验证系统性能。

提出的方法

• 设计了一款名为URSA的定制无人机，配备机载传感器以实现实时状态估计。
• 采用视觉-惯性里程计实现同时定位与地图构建（SLAM）系统，以提升定位鲁棒性。
• 集成精确的低层级飞行控制算法，以保持稳定且精确的飞行轨迹。
• 开发了考虑环境约束并优化制图覆盖范围的路径规划模块。
• 结合传感器融合技术，以最小化漂移并提升制图精度。
• 在真实室内环境中通过真值测量对系统进行验证，以评估性能。

实验结果

研究问题

• RQ1 完全自主的无人机是否能在室内2D制图中实现2厘米以下的精度？
• RQ2 SLAM、飞行控制与路径规划的集成如何影响在GPS拒止环境中的导航可靠性？
• RQ3 在复杂室内结构中，使用视觉-惯性SLAM与闭环控制可维持何种精度水平？
• RQ4 该系统在长时间运行中，其制图一致性与定位漂移表现如何？
• RQ5 该系统是否能在无需人工干预的情况下，在多种多样的室内环境中自主运行？

主要发现

• URSA无人机在受控室内环境中实现了2厘米的制图精度。
• 系统在长时间飞行中表现出稳定且可重复的导航性能，未出现显著漂移。
• 将视觉-惯性SLAM与精确飞行控制相结合，相比独立SLAM系统，显著降低了定位误差。
• 路径规划实现了对室内空间的高效覆盖，最小化了冗余飞行路径。
• 该系统在多个室内测试环境中运行可靠，包括走廊及布局复杂的房间。
• 定量评估结果表明，系统在多次试验中表现一致，验证了集成方法的鲁棒性。