जटिल वातावरण में स्वायत्त रोटरक्राफ्ट MAVs के लिए दृष्टि-आधारित राज्य अनुमान

इस पत्र में, हम जटिल वातावरण में दृष्टि-आधारित राज्य अनुमान करने में सक्षम एक रोटरक्राफ्ट माइक्रो एरियल व्हीकल (MAV) प्रणाली के विकास पर विचार करते हैं। हम केवल ऑनबोर्ड दृष्टि और जड़त्वीय संवेदकों का उपयोग करके छोटे रोटरक्राफ्ट के साथ स्वायत्त उड़ान सक्षम करने के लिए हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर का एक प्रणाली समाधान अपनाते हैं। चूंकि रोटरक्राफ्ट अक्सर स्थिरता या निकट-स्थिरता की स्थितियों में कार्य करते हैं, हम एक दृष्टि-आधारित राज्य अनुमान पद्धति का प्रस्ताव करते हैं जो तब नहीं भटकती जब वाहन स्थिर रहता है। दृष्टि-आधारित अनुमान की पद्धति मोनोकोलर दृष्टि (दूरी, तेज़ प्रसंस्करण) के फायदों को स्टेरियो दृष्टि (स्केल और गहराई की जानकारी की उपलब्धता) के साथ जोड़ती है, जबकि दोनों के कई नुकसान को दूर करती है। विशेष रूप से, हमारी प्रणाली 25 Hz पर फिशआई कैमरा छवियों पर निर्भर करती है और मेट्रिक स्केल प्रारंभिककरण और विफलता पुनर्प्राप्ति के लिए दूसरी कैमरा से बहुत कम आवृत्ति पर चित्रण करती है। इस अनुमान को IMU जानकारी के साथ मिलाया जाता है ताकि फीडबैक नियंत्रण के लिए 100 Hz पर राज्य अनुमान प्राप्त किया जा सके। हम प्रदर्शन बेंचमार्किंग के साथ इनडोर प्रयोगात्मक परिणाम दिखाते हैं और चुनौतीपूर्ण इनडोर और आउटडोर वातावरण में प्रणाली के स्वायत्त संचालन को स्पष्ट करते हैं।