支援付き物理インタラクション：ニューラルネットワーク検出、ナビゲーション、及び安全層を備えた自律型空中ロボット

本稿では、産業環境における安全で自律的な空中物理インタラクションのための新しいフレームワークを紹介します。これは、オンボードの計算負荷を軽減するためのエッジコンピューティングで強化されたニューラルネットワークベースのターゲット検出システムと、安全で正確な操作のための制御障壁関数（CBF）ベースのコントローラという2つの主要なコンポーネントから成り立っています。ターゲット検出システムは、挑戦的な視覚条件下でのデータセットで訓練され、異なる照明条件下のさまざまな未知のデータに対して精度が評価されます。深度特徴がターゲットのポーズ推定に利用され、全体の検出フレームワークは低遅延のエッジコンピューティングにオフロードされます。CBFベースのコントローラは、UAVが安全にターゲットに収束して正確な接触を実現することを可能にします。コントローラとターゲット検出の両方のシミュレーション評価が提示され、実世界での検出性能の分析が行われます。