ポピュレーションAreasにおけるUAVのための視覚ベース安全着陸:仮想環境における実時間検証【JST・京大機械翻訳】

Tovanche-Picon Hector; Gonzalez-Trejo Javier; Flores-Abad Angel; Mercado-Ravell Diego

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220183793106 整理番号：22P0310442

ポピュレーションAreasにおけるUAVのための視覚ベース安全着陸:仮想環境における実時間検証【JST・京大機械翻訳】

Visual-based Safe Landing for UAVs in Populated Areas: Real-time Validation in Virtual Environments

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発行年： 2022年03月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月25日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

人口地域における無人機(UAV)のための安全な自律着陸は,特に緊急着陸状況において,都市配置の成功のための重要な側面である。それにもかかわらず,実際のシナリオにおける自律着陸の検証は,人々の高リスクを含む困難なタスクである。本研究では,光現実的仮想環境を用いて,人口シナリオにおける視覚ベース自律着陸のリアルタイム安全で徹底的な評価のためのフレームワークを提案した。ドローンシミュレーションのためにAirSimプラグインと結合したUnrealグラフィックスエンジンの使用を提案し,人口シナリオにおけるSafe Landing Zone(SLZ)の視覚検出に基づく自律着陸戦略を評価した。次に,「最良」SLZを選択するための2つの異なる基準を研究し,移動している人々を含む都市シーンにおける人々の異なる分布の下で,異なるシナリオと条件における仮想ドローンの自律着陸の間,それらを評価する。着陸戦略の性能を定量化するための異なる計量を評価し,この挑戦的なタスクにおける将来の研究との比較のためのベースラインを確立し,それらをランダム化反復の重要な数を通して分析した。本研究は,自律着陸アルゴリズムの使用が,人間を含む事故を防止するのを助け,人々の近くの都市環境におけるドローンのフルポテンシャルを打ち消す可能性があることを示唆する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

運航技術

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