[论文解读] Recreating Bat Behavior on Quad-Rotor UAVs - A Simulation Approach.

M. Hassan Tanveer, Antony Thomas+4 more|arXiv (Cornell University)|Feb 1, 2020

Computer Graphics and Visualization Techniques被引用 1

一句话总结

本文提出了一种蝙蝠启发的四旋翼无人机仿真框架，通过L-系统建模自然树木环境，并结合简化的叶簇回波模拟器，以复现蝙蝠般的生物声纳感知。该系统沿无人机飞行路径生成逼真的冲击响应，支持在密集植被中研究障碍物避让与路径规划。

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.

研究动机与目标

• 开发一个逼真的仿真环境，用于研究蝙蝠样导航在密集植被中的表现。
• 使用L-系统和基于CAD的随机化方法，对具有自然分枝结构和详细叶簇的复杂树木几何进行建模。
• 在无遮挡效应的条件下，模拟叶簇的声波回波，以复现蝙蝠的回声定位。
• 使四旋翼无人机能够复现蝙蝠在动态、杂乱环境中的行为，如障碍物避让与路径规划。
• 提供一个计算高效的平台，用于测试和验证蝙蝠启发的感知与控制算法。

提出的方法

• 使用L-系统生成树木几何结构以模拟分枝形态，并通过随机化参考CAD模型生成详细的叶簇。
• 叶簇回波模拟器通过建模树组件的声波反射来生成冲击响应，假设无遮挡或遮蔽效应。
• 在多棵树环境中定义四旋翼无人机的飞行轨迹，以计算时间分辨的冲击响应。
• 仿真集成环境几何与声学建模，以复现真实场景中蝙蝠般的生物声纳感知。
• 系统支持无人机的动态运动，并可分析复杂、随机化的树布局中的回波模式。
• 该模型设计为可扩展，可用于测试各种生物启发式无人机导航中的感知与控制策略。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在无人机仿真环境中逼真地建模自然树木结构？
• RQ2 简化的回波模拟器在多大程度上能复现密集叶簇中的蝙蝠样生物声纳感知？
• RQ3 四旋翼无人机能否在复杂、随机化的树木环境中有效导航并生成冲击响应？
• RQ4 在密集植被中，不同无人机飞行轨迹上的回波模式如何变化？
• RQ5 该仿真环境能否支持蝙蝠启发的障碍物避让与路径规划算法的开发与测试？

主要发现

• 基于L-系统的树木生成方法成功生成了具有高几何保真度的自然分枝结构。
• 叶簇回波模拟器生成的时间分辨冲击响应反映了无人机轨迹沿线树组件的空间分布。
• 仿真框架在不考虑遮挡效应的前提下，成功生成了多棵树环境中的逼真回波模式。
• 该模型支持沿预定义无人机飞行路径计算冲击响应，从而实现对杂乱环境中声学感知的分析。
• 该系统为在仿真密集植被中测试蝙蝠启发的导航策略提供了可扩展且可扩展的平台。
• 回波模型中忽略遮挡效应简化了计算，同时在初始行为研究中保持了足够的现实感。