Core Concepts
MAVの安全なナビゲーションを保証するためのCBFとVI-SLAMを組み合わせたシステムが提案されました。
Abstract
この論文では、非専門家によって遠隔操作されるMicro Aerial Vehicle(MAV)システムにおいて、Control Barrier Functions(CBFs)とVisual-Inertial Simultaneous Localization and Mapping(VI-SLAM)を活用した知覚的セーフティフィルターが導入され、複雑で構造化されていない環境での安全なナビゲーションが保証されます。システムはIMU測定値、ステレオ赤外線画像、深度画像にのみ依存し、危険と見なされる場合に遠隔操作入力を自律的に修正します。VI-SLAMによって環境の占有マップが更新され、CBFが3D空間内の(非)安全領域をパラメータ化します。CBFとVI-SLAMモジュールからの状態フィードバックを使用して、セーフティフィルターはCBFによってエンコードされたセーフティ制約を満たしながら最適な認定基準を計算します。
Stats
シミュレーション中に83回の制約違反が発生しました。
安全フィルターは平均0.23mの入力調整を行いました。
実験中に4つの異なる環境構成で実施されました。
Quotes
"Through a series of simulations and experiments, we demonstrated that the safety filter can efficaciously detect and correct teleoperated reference inputs that would otherwise lead to safety constraint violations."
"We performed experiments on a real MAV in order to showcase the applicability of our method in the real world."
"In both simulated and real-world experiments, OKVIS2 is configured to produce state estimates at 60 Hz, which are used by the position controller also operating at 60 Hz."