핵심 개념
비행 안전을 위한 시각-관성 SLAM과 밀도 3D 매핑을 결합한 제어-장벽 지원 원격 조종 시스템 소개
초록
논문에서는 MAV 시스템의 안전한 비행을 위해 제어-장벽 함수(CBF)를 활용한 안전 필터를 소개하고, 시각-관성 동시 위치추정 및 매핑(VI-SLAM)과 밀도 3D 점유 매핑을 결합하여 복잡하고 구조화되지 않은 환경에서 안전한 비행을 보장합니다.
시스템은 IMU 측정, 스테레오 적외선 이미지 및 깊이 이미지에만 의존하며, 안전하지 않은 경우 원격 조종 입력을 자동으로 보정합니다.
VI-SLAM에 의해 환경의 점유도 맵이 업데이트되고, CBF가 3D 공간의 (비)안전 영역을 매개변수화합니다.
안전 필터는 CBF 및 VI-SLAM 모듈의 상태 피드백을 통해 안전 제약을 준수하면서 원격 조종 입력과 일치하는 인증된 참조를 계산합니다.
논문은 시각-관성 SLAM, 밀도 3D 점유 매핑 및 안전 제어를 MAV에 통합하여 외부 인프라 없이 자체 포괄적인 시스템을 제시합니다.
실험 결과, 안전 필터의 효과를 MAV 실험을 통해 확인하고, 임의의 원격 조종 입력에도 MAV가 안전하게 이동할 수 있음을 입증합니다.
통계
시스템은 IMU 측정, 스테레오 적외선 이미지 및 깊이 이미지에만 의존합니다.
CBF는 3D 공간의 (비)안전 영역을 매개변수화합니다.
VI-SLAM은 MAV 상태 추정을 위해 grayscale 스테레오 이미지 쌍 및 IMU 측정을 처리합니다.
인용구
"우리는 MAV 시스템의 안전한 비행을 위해 제어-장벽 함수(CBF)를 활용한 안전 필터를 소개합니다."
"시스템은 IMU 측정, 스테레오 적외선 이미지 및 깊이 이미지에만 의존하며, 안전하지 않은 경우 원격 조종 입력을 자동으로 보정합니다."