近年、ドローンは急速に発展し、探知、パトロール、空撮などの機能を発揮できるようになりましたが、まだターゲットとの対話ができず、UAVの運用に求められるより複雑なタスクには対応できていないのが現状です。 多関節のロボットアームを搭載したロータークラフトは、把持などのインタラクティブな作業を実現することができます。
飛行するロボットアームは、ほとんどの環境で独立して情報を取得・処理する能力が必要であり、その中でも対象物の認識・定位は非常に重要であるため、視覚システムの構築が重要な課題となっています。南京航空航天大学の研究者は、深層学習ターゲット検出アルゴリズム「YOLOv5」とRGB-Dセンサーに基づく視覚認識・位置特定アルゴリズムを設計し、飛行ロボットアームによるグラブにリアルタイムでターゲットオブジェクトの検出と位置推定を実現することに成功しました。
チームの飛行ロボットアームはまだ完全な飛行グラブ制御実験の完成に対応していないため、研究者は制御された室内環境で目標物位置推定アルゴリズムをテストし、簡略化した実験によってアルゴリズムの有効性を検証しました。 カメラとターゲットにそれぞれ複数の反射マーカポイントを配置して剛体を作り、NOKOVモーションキャプチャシステムで位置決めを行いました。
NOKOVモーションキャプチャシステムは、ワールド座標系での両者の位置データをリアルタイムに出力することができます。 サブミリメートルの位置精度を持つため、このデータを実測値として、ビジョンシステムのキングターゲット検出、点群中心のフィッティング、座標変換で得られた計測値と比較します。 飛行ロボットアームの飛行中のカメラとの遭遇をシミュレートするために、カメラを各方向に動かして、アルゴリズムの総合的な性能をテストしています。
参考文献：[1] Zhang Rui, Wang Yao Yao, Duan Yaqi, Chen Bo. 飛行ロボットアームのための実時間目標検出・位置決めアルゴリズム[J].南京航空航天大学紀要,2022,54(01):27-33.DOI:10.16356/j.1005-2615.2022.01-003.
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