Une requête d'images de profondeur sans carte accélère l'évitement d'obstacles réactif pour drones
En termes simples
Les petits robots volants doivent vérifier rapidement les obstacles proches pour ajuster leur trajectoire. Cet article présente une méthode GPU qui répond aux questions de collision directement à partir d'images récentes d'une caméra de profondeur, sans construire de carte au préalable.
Elle calcule les distances aux surfaces observées, et le niveau de détail des images peut être réduit pour économiser du temps de calcul. Sur un GPU embarqué, elle a répondu à un lot de 400 vérifications en un temps total inférieur à celui des cartes à voxels testées.
Ce résultat s'applique au matériel et aux séquences forestières enregistrées décrits dans l'article.
La recherche
Lorsque le planificateur d'un drone ne dispose que de quelques millisecondes pour réagir, doit-il d'abord construire une carte pour accélérer les vérifications de collision ?
Dans la planification à horizon court, le temps de préparation de la carte peut dépasser le gain obtenu sur les requêtes individuelles ; la question pertinente est donc le temps total entre une nouvelle mesure de profondeur et la réponse de collision.
Les auteurs remplacent la construction de carte à chaque mise à jour par des requêtes de distance GPU sur des images de profondeur en tampon, afin de répondre plus vite aux vérifications de collision d'un planificateur réactif.
Sur des séquences de profondeur forestières enregistrées, la méthode a répondu à 400 requêtes en 3,3–6,2 millisecondes sur un Orin NX, avec une latence totale inférieure à celle de chaque grille de voxels mesurée. Cela appuie l'idée qu'éviter la préparation d'une carte peut être avantageux lorsqu'un planificateur réactif effectue relativement peu de vérifications par mise à jour capteur.
Dans des simulations de forêt avec branches intégrant les coûts de calcul mesurés, l'évaluateur a enregistré moins de collisions avec la méthode proposée qu'avec FIESTA ou un KD-tree.
Les taux sont des pourcentages d'exécutions moyennés sur cinq vitesses commandées, ce qui appuie la valeur de la méthode dans ce dispositif testé.
Les comparaisons de taux de collision proviennent d'exécutions simulées en forêt avec les coûts de calcul mesurés sur un Orin NX ; elles n'établissent pas de taux pour d'autres environnements ni pour des vols réels.
La démonstration en conditions réelles a couvert dix vols sur deux sites forestiers, et la méthode suppose que l'environnement reste statique sur l'horizon de planification avec tampon.
Analyse
Détails
- Auteurs de l’article original
- Leonard Freißmuth, Cedric Le Gentil, Helen Oleynikova, Stefan Leutenegger
- Soumis à arXiv
- Licence
- arXiv non-exclusive