APACE: Agile and Perception-Aware Trajectory Generation for Quadrotor Flights

Conceptos Básicos

Quadrotor trajectory planning with a focus on perception-awareness to enhance state estimation accuracy.

Resumen

I. Introduction

Various perception-aware planning approaches aim to improve state estimation accuracy.
Feature matchability is crucial but often overlooked in trajectory planning.
APACE framework focuses on generating perception-aware trajectories for quadrotors.
Objective: Reduce visual-based estimator error while ensuring smoothness, safety, agility, and dynamics constraints.
II. Related Work

Studies bridge perception and planning using metrics like Fisher information.
Existing works overlook feature matchability or consider it as a soft constraint.
Approaches differ in optimizing execution trajectories or considering clustered features.
III. System Overview

Position and yaw trajectories are optimized separately using B-spline curves.
Differential flatness property of quadrotors enables trajectory decomposition.
Visibility model maximizes covisible features while maintaining small parallax angles.
IV. Methodology
A. Visibility Model

Differentiable visibility model approximates exact visibility function accurately.
B. Position Trajectory Optimization

Cost function includes vertical covisibility and parallax cost terms.
C. Yaw Trajectory Generation

Primitives Search: Graph search maximizes covisibility along the trajectory.
Trajectory Optimization: Minimizes jerk and follows yaw primitives guidance.

V. Experiments
A. Experimental Setup

Simulation experiments conducted in AirSim with comparisons to existing methods.
B. Photorealistic Simulation Benchmarks

Our method outperforms perception-agnostic and existing perception-aware planners in simulation benchmarks.
C. Real-world Experiments

Real-world experiments demonstrate the feasibility of our method in challenging low-texture environments.
VI. Conclusions

APACE framework significantly improves state estimation accuracy for aggressive quadrotor flights through perception-aware trajectory generation.

Estadísticas

"RMSE reduced by up to an order of magnitude."
"Average goal error of 0.54m and RMSE of 0.40m."

Citas

Ideas clave extraídas de

APACE

by Xinyi Chen,Y... a las arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.08365.pdf

Consultas más profundas

How can the APACE framework be adapted for different types of UAVs

APACEフレームワークを異なる種類のUAVに適応するためには、以下の方法が考えられます。

UAVのサイズや重量に合わせてトラジェクトリ生成アルゴリズムを調整することで、様々なタイプのUAVに対応可能です。
センサー構成やカメラ設置位置を考慮して、視覚情報を最大限活用できるようにフレームワークをカスタマイズします。
高度制御システムや飛行特性に合わせてパラメータや制約条件を調整し、各種UAV向けに最適化された軌道計画が可能となります。

What are the potential limitations or drawbacks of focusing solely on feature matchability

Feature matchabilityだけに焦点を当てることの潜在的な制限または欠点は次の通りです。

特徴一致性だけでは環境全体への理解が不十分であり、他要因（障害物回避、安全性確保など）も考慮すべきです。
高速マニューバ時や複雑環境下では特徴一致性だけでは十分でなく、他センサーやデータ源から得られる情報も統合する必要があります。
特定条件下でしか有効でない場合があるため、汎用的かつ柔軟性の高いアプローチが求められます。

How might advancements in visual-inertial state estimation algorithms impact the effectiveness of perception-aware trajectory planning

視覚慣性状態推定アルゴリズムの進歩が知覚意識型軌道計画法の効果に与える影響は以下です。

精度および信頼性向上：新しいアルゴリズムはより正確かつ堅牢な姿勢推定および位置追跡能力を提供し、知覚意識型軌道計画法全体の精度向上に貢献します。
リアルタイム処理能力：高速かつ効率的なビジョンインセンシャル推定手法はリアルタイム処理要件を満たすことから，知覚意識型軌道計画法全体の反応速度および即座さも向上させます．
複雑環境対応：多彩かつ動的変化する環境下でも信頼性高く動作し，これまで以上に厳密・挑戦的条件下でも優れたパフォーマンス発揮します。