一般にドローンとして知られる無人航空機 (UAV) は、環境の監視と探索に非常に効果的なシステムであることが証明されています。これらの自律飛行ロボットは、現実世界の環境の詳細な地図や 3 次元 (3D) 視覚化の作成にも使用できます。

中山大学と香港科技大学の研究者は最近、無人航空機のチームが環境の探索と写真撮影を同時に行うことで環境を迅速かつ自律的に再構築できるシステムである SOAR を導入しました。論文で紹介されたこのシステム出版されたでarXivプレプリント サーバーで発表されるように設定されています。IEEE/RSJ 知能ロボットおよびシステム国際会議 (IROS) 2024、都市計画からビデオゲーム環境の設計に至るまで、数多くの用途が考えられます。

「私たちの論文は、UAV を使用した効率的で高品質な 3D 再構成に対するニーズの高まりから生まれました」と論文の共著者である Mingjie Zhang 氏は Tech Xplore に語った。

「既存の手法は、多くの場合 2 つのカテゴリに分類されることがわかりました。1 つは事前情報に依存するため、時間とコストがかかる可能性があるモデルベースのアプローチ、もう 1 つはモデルフリーの手法で、調査と再構築は同時に行われますが、局所的な制約によって制限される可能性があります。」私たちの目標は、両方のアプローチの長所を活用できるシステムを開発することで、このギャップを埋めることでした。」

チャン氏らによる最近の研究の主な目的は、環境の探索と写真の収集を同時に行うことができ、環境の再構築に使用できるデータを収集できる異種マルチ UAV システムを作成することでした。これを行うために、彼らはまず、時間の経過とともに取得されるシーン情報に適応する増分視点生成技術の開発に着手しました。

さらに、チームは複数の UAV チームの効率を最適化し、環境の再構築に必要なデータを一貫して収集できるようにするタスク割り当て戦略を開発することを計画しました。最後に、チームは一連のシミュレーションを実行して、提案したシステムの有効性を評価しました。

「SOAR は、迅速な自律 3D 再構成のために設計された、LiDAR-Visual 異種マルチ UAV システムです」と Zhang 氏は説明しました。「これには UAV のチームが採用されています。1 台の探査機には LiDAR を装備して迅速な現場探索を行い、複数の写真家には詳細な画像を撮影するためのカメラが搭載されています。」

3D 再構成を作成するために、チームが提案したシステムはさまざまな手順を実行します。まず、彼らが「エクスプローラー」と呼ぶ UAV は、地表フロンティアベースの戦略を採用して環境を効率的に移動し、マッピングします。

この UAV が徐々に環境をマッピングするにつれて、チームのシステムは視点を段階的に生成し、それによって集合的に描写された環境内の表面を完全にカバーできるようになります。次に、写真家と呼ばれる他の UAV がこれらのサイトを訪問し、そこで視覚データを収集します。

「視点はクラスタ化され、Consistent-MDMTSP 手法を使用して写真家に割り当てられ、作業負荷のバランスがとれ、タスクの一貫性が維持されます」と Zhang 氏は述べています。「各写真家は、割り当てられた視点から画像を撮影するための最適なパスを計画します。収集された画像とそれに対応するポーズを使用して、テクスチャ付き 3D モデルが生成されます。」

SOAR のユニークな機能は、LiDAR と視覚センサーの両方によるデータ収集を可能にすることです。これにより、環境の効率的な探索と高品質の復元の作成が保証されます。

「私たちのシステムは動的に変化するシーン情報に適応し、最小限の視点で最適なカバレッジを確保します」と Zhang 氏は述べています。「UAV に一貫してタスクを割り当てることで、スキャン効率も向上し、写真家の不必要な回り道が減ります。」

Zhang と彼の同僚は、一連のシミュレーションで提案されたシステムを評価しました。SOAR は環境再構築において他の最先端の方法よりも優れていることが判明したため、彼らの発見は非常に有望なものでした。

「私たちの研究の主な成果は、高速自律空中復元のための新しいフレームワークを導入したことです」とZhang氏は述べた。「このフレームワークの中心となるのは、インクリメンタル設計を採用したいくつかの重要なアルゴリズムの開発であり、リアルタイムの計画機能と全体の効率との間の重要なバランスをとることができます。これは、オンラインで動的な再構成タスクに不可欠です。」

将来的には、SOAR を使用して、3D 環境の迅速かつ正確な再構築を必要とする現実世界のさまざまな問題に取り組むことができるようになるでしょう。たとえば、都市やインフラの詳細な 3D モデルを作成したり、歴史家が国の文化遺産を保存して史跡や遺物の復元を支援したりするために使用できます。

「SOAR は災害対応や評価にも使用できる可能性があります」と Zhang 氏は述べています。「具体的には、対応者が自然災害後の被害を迅速に評価し、救助や復旧活動を計画できるようになる可能性がある。」

チームのシステムはさらに、インフラストラクチャや建設現場の検査にも貢献し、作業員がこれらの場所を明確に地図にできるようにする可能性があります。最後に、実際の都市や自然の風景にインスピレーションを得たビデオ ゲーム環境の 3D モデルを作成するために使用することもできます。

「私たちはこの分野における将来の研究の可能性に熱心に取り組んでいます」とZhang氏は語った。「私たちの計画には、シミュレーションと現実のギャップを埋めることが含まれています。私たちは、SOAR をシミュレーション環境から現実世界の環境に移行することに伴う課題に取り組むことを目指しています。これには、現実世界の展開で発生する可能性のあるローカリゼーション エラーや通信の中断などの問題への対処が含まれます。。」

次の研究の一環として、研究者らは、異なる UAV 間の調整と環境をマッピングする速度をさらに改善できる新しいタスク割り当て戦略を開発する予定です。最後に、彼らはシステムにシーン予測モジュールと情報処理モジュールを追加する予定です。これにより、特定の環境の構造を予測できるようになり、再構成プロセスがさらに高速化される可能性があります。

「また、システムが受信するアクティブな再構成技術の実装も検討します。リアルタイム再建プロセス中のフィードバックです」と張氏は付け加えた。

「これにより、SOAR はその場で計画を適応させ、さらに優れた結果を達成できるようになります。さらに、カメラの角度や画質などの要素を計画プロセスに直接組み込むことを検討します。これにより、キャプチャされた画像が生成用に最適化されるようになります。」高品質の 3D 再構成は、SOAR の機能を向上させ、自律型 3D の限界を押し上げる素晴らしい機会を表しています。復興UAVを使って。」詳細情報:

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