일반적으로 드론으로 알려진 무인 항공기(UAV)는 환경을 모니터링하고 탐색하는 데 매우 효과적인 시스템임이 입증되었습니다.이러한 자율 비행 로봇은 실제 환경의 상세한 지도와 3차원(3D) 시각화를 만드는 데에도 사용될 수 있습니다.

Sun Yat-Sen 대학과 홍콩 과학 기술 대학의 연구원은 최근 UAV 팀이 환경을 탐색하고 사진을 촬영하여 신속하고 자율적으로 재구성할 수 있는 시스템인 SOAR를 도입했습니다.이 시스템은 논문에 소개되었습니다.출판됨에arXiv사전 인쇄 서버에서 제공되도록 설정되었습니다.2024년 지능형 로봇 및 시스템(IROS)에 관한 IEEE/RSJ 국제 컨퍼런스, 도시 계획부터 비디오 게임 환경 설계에 이르기까지 다양한 응용 분야를 가질 수 있습니다.

논문의 공동 저자인 Mingjie Zhang은 Tech Xplore에 "우리 논문은 UAV를 사용하여 효율적이고 고품질의 3D 재구성에 대한 필요성이 증가함에 따라 시작되었습니다"라고 말했습니다.

"우리는 기존 방법이 두 가지 범주로 분류되는 경우가 많다는 것을 관찰했습니다. 사전 정보에 의존하기 때문에 시간과 비용이 많이 소요될 수 있는 모델 기반 접근 방식과 탐색과 재구성을 동시에 수행하지만 로컬 환경에 따라 제한될 수 있는 모델 없는 방법입니다.우리의 목표는 두 접근 방식의 장점을 모두 활용할 수 있는 시스템을 개발하여 이러한 격차를 해소하는 것이었습니다."

Zhang과 그의 동료들의 최근 연구의 주요 목적은 환경을 동시에 탐색하고 사진을 수집하여 환경을 재구성하는 데 사용할 수 있는 데이터를 수집할 수 있는 이기종 다중 UAV 시스템을 만드는 것이었습니다.이를 위해 그들은 먼저 시간이 지남에 따라 획득되는 장면 정보에 적응하는 증분 시점 생성 기술을 개발하기 시작했습니다.

또한 팀은 다중 UAV 팀의 효율성을 최적화하여 환경을 재구성하는 데 필요한 데이터를 일관되게 수집하는 작업 할당 전략을 개발할 계획이었습니다.마지막으로 팀은 제안된 시스템의 효율성을 평가하기 위해 일련의 시뮬레이션을 실행했습니다.

"SOAR는 신속한 자율 3D 재구성을 위해 설계된 LiDAR-Visual 이종 다중 UAV 시스템입니다."라고 Zhang은 설명했습니다."이 회사는 UAV 팀을 고용합니다. 빠른 장면 탐색을 위해 LiDAR를 갖춘 탐험가 한 명과 상세한 이미지를 캡처하기 위한 카메라를 갖춘 여러 명의 사진가로 구성됩니다."

3D 재구성을 생성하기 위해 팀이 제안한 시스템은 다양한 단계를 완료합니다.첫째, 그들이 "탐험가"라고 부르는 UAV는 표면 경계 기반 전략을 사용하여 환경을 효율적으로 탐색하고 매핑합니다.

이 UAV가 점차적으로 환경을 매핑함에 따라 팀의 시스템은 묘사된 환경의 표면을 전체적으로 포괄할 수 있는 관점을 점진적으로 생성합니다.사진작가라고 불리는 다른 UAV는 이러한 사이트를 방문하여 그곳에서 시각적 데이터를 수집합니다.

Zhang은 "시점이 클러스터링되어 Consistency-MDMTSP 방법을 사용하여 사진작가에게 할당되어 작업 부하의 균형을 맞추고 작업 일관성을 유지합니다"라고 말했습니다."각 사진 작가는 할당된 시점에서 이미지를 캡처하기 위한 최적의 경로를 계획합니다. 수집된 이미지와 해당 포즈는 그런 다음 질감이 있는 3D 모델을 생성하는 데 사용됩니다."

SOAR의 독특한 특징은 LiDAR와 시각 센서 모두를 통해 데이터를 수집할 수 있다는 것입니다.이를 통해 환경을 효율적으로 탐색하고 고품질 재구성을 생성할 수 있습니다.

"우리 시스템은 동적으로 변화하는 장면 정보에 적응하여 최소한의 시점으로 최적의 범위를 보장합니다"라고 Zhang은 말했습니다."UAV에 작업을 지속적으로 할당함으로써 스캔 효율성도 향상되고 사진 작가의 불필요한 우회가 줄어듭니다."

Zhang과 그의 동료들은 일련의 시뮬레이션을 통해 제안된 시스템을 평가했습니다.SOAR이 환경 재구성을 위한 다른 최첨단 방법보다 성능이 뛰어난 것으로 밝혀졌기 때문에 그들의 연구 결과는 매우 유망했습니다.

Zhang은 "우리 연구의 주요 성과는 빠른 자율 공중 재구성을 위한 새로운 프레임워크를 도입한 것"이라고 말했습니다."이 프레임워크의 핵심은 온라인 및 동적 재구성 작업에 필수적인 실시간 계획 기능과 전체 효율성 사이의 중요한 균형을 유지하는 증분 설계를 사용하는 여러 핵심 알고리즘의 개발입니다."

미래에는 SOAR를 사용하여 3D 환경을 빠르고 정확하게 재구성해야 하는 다양한 실제 문제를 해결할 수 있습니다.예를 들어, 도시와 인프라의 상세한 3D 모델을 생성하거나 역사가가 국가의 문화유산을 보존하고 유적지와 유물을 재구성하는 데 도움을 주는 데 사용할 수 있습니다.

Zhang은 "SOAR는 재난 대응 및 평가에도 사용될 수 있습니다."라고 말했습니다."특히 이를 통해 대응 담당자는 자연재해 발생 후 피해를 신속하게 평가하고 구조 및 복구 활동을 계획할 수 있습니다."

팀의 시스템은 인프라 및 건설 현장 검사에 추가로 기여하여 작업자가 이러한 위치를 명확하게 매핑할 수 있도록 해줍니다.마지막으로 실제 도시와 자연 풍경에서 영감을 받은 비디오 게임 환경의 3D 모델을 만드는 데 사용할 수 있습니다.

Zhang은 "우리는 이 분야의 향후 연구 가능성에 대해 열정적입니다."라고 말했습니다."우리의 계획에는 Sim-to-Real Gap을 연결하는 것이 포함됩니다. 우리는 SOAR을 시뮬레이션에서 실제 환경으로 전환하는 것과 관련된 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 여기에는 실제 배포에서 발생할 수 있는 현지화 오류 및 통신 중단과 같은 문제를 해결하는 것도 포함됩니다.."

다음 연구의 일환으로 연구원들은 서로 다른 UAV 간의 조정과 환경 매핑 속도를 더욱 향상시킬 수 있는 새로운 작업 할당 전략을 개발할 계획입니다.마지막으로 그들은 장면 예측 및 정보 처리 모듈을 시스템에 추가할 계획입니다. 이를 통해 주어진 환경의 구조를 예측하고 재구성 프로세스를 더욱 가속화할 수 있습니다.

"우리는 또한 시스템이 수신되는 능동 재구성 기술의 구현을 탐구할 것입니다.실시간재건축 과정에서 피드백을 제공합니다."라고 Zhang이 덧붙였습니다.

"이를 통해 SOAR는 계획을 즉시 조정하고 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 또한 카메라 각도 및 이미지 품질과 같은 요소를 계획 프로세스에 직접 통합하여 캡처된 이미지가 생성에 최적화되도록 할 것입니다.고품질 3D 재구성 이러한 연구 방향은 SOAR의 기능을 향상하고 자율 3D의 경계를 넓힐 수 있는 흥미로운 기회를 나타냅니다.재건UAV를 사용합니다."추가 정보:

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