O sistema baseado em LiDAR permite que a equipe de veículos aéreos não tripulados reconstrua ambientes rapidamente

Os veículos aéreos não tripulados (UAVs), comumente conhecidos como drones, provaram ser sistemas altamente eficazes para monitoramento e exploração de ambientes. Esses robôs voadores autônomos também poderiam ser usados ​​para criar mapas detalhados e visualizações tridimensionais (3D) de ambientes do mundo real.

Pesquisadores da Universidade Sun Yat-Sen e da Universidade de Ciência e Tecnologia de Hong Kong introduziram recentemente o SOAR, um sistema que permite que uma equipe de UAVs reconstrua ambientes de forma rápida e autônoma, explorando-os e fotografando-os simultaneamente. Este sistema, apresentado num artigo publicado no arXiv servidor de pré-impressão e conjunto a ser apresentado na Conferência Internacional IEEE/RSJ sobre Robôs e Sistemas Inteligentes (IROS) 2024, poderá ter inúmeras aplicações, desde o planejamento urbano até o design de ambientes de videogame.

“Nosso artigo resultou da necessidade crescente de reconstrução 3D eficiente e de alta qualidade usando UAVs”, disse Mingjie Zhang, coautor do artigo, ao Tech Xplore.

“Observamos que os métodos existentes muitas vezes se enquadram em duas categorias: abordagens baseadas em modelos, que podem ser demoradas e caras devido à sua dependência de informações anteriores, e métodos livres de modelos, que exploram e reconstroem simultaneamente, mas podem ser limitados por fatores locais. restrições de planejamento. Nosso objetivo era preencher essa lacuna desenvolvendo um sistema que pudesse aproveitar os pontos fortes de ambas as abordagens.”

O objetivo principal do estudo recente de Zhang e seus colegas era criar um sistema multi-UAV heterogêneo que pudesse simultaneamente explorar ambientes e coletar fotografias, coletando dados que pudessem ser usados ​​para reconstruir ambientes. Para fazer isso, eles primeiro decidiram desenvolver uma técnica para geração incremental de pontos de vista que se adaptasse às informações da cena adquiridas ao longo do tempo.

Além disso, a equipe planejou desenvolver uma estratégia de atribuição de tarefas que otimizasse a eficiência da equipe multi-UAV, garantindo que ela coletasse consistentemente os dados necessários para reconstruir os ambientes. Finalmente, a equipe realizou uma série de simulações para avaliar a eficácia do sistema proposto.

“SOAR é um sistema multi-UAV heterogêneo LiDAR-Visual projetado para rápida reconstrução 3D autônoma”, explicou Zhang. “Ele emprega uma equipe de UAVs: um explorador equipado com LiDAR para exploração rápida de cenas e vários fotógrafos com câmeras para capturar imagens detalhadas”.

Para criar reconstruções 3D, o sistema proposto pela equipe completa várias etapas. Em primeiro lugar, um UAV que eles chamam de “explorador” navega e mapeia eficientemente um ambiente empregando uma estratégia baseada em fronteiras de superfície.

À medida que este UAV mapeia gradualmente o ambiente, o sistema da equipe gera pontos de vista que permitiriam coletivamente a cobertura total das superfícies no ambiente delineado. Outros UAVs, chamados de fotógrafos, visitarão esses locais e coletarão dados visuais ali.

“Os pontos de vista são agrupados e atribuídos aos fotógrafos usando o método Consistent-MDMTSP, equilibrando a carga de trabalho e mantendo a consistência das tarefas”, disse Zhang. “Cada fotógrafo planeja um caminho ideal para capturar imagens a partir dos pontos de vista atribuídos. As imagens coletadas e suas poses correspondentes são então usadas para gerar um modelo 3D texturizado.”

Uma característica única do SOAR é que ele permite a coleta de dados tanto por sensores LiDAR quanto por sensores visuais. Isto garante a exploração eficiente dos ambientes e a produção de reconstruções de alta qualidade.

“Nosso sistema se adapta às informações da cena que mudam dinamicamente, garantindo uma cobertura ideal com pontos de vista mínimos”, disse Zhang. “Ao atribuir tarefas consistentemente aos UAVs, também melhora a eficiência da digitalização e reduz desvios desnecessários para os fotógrafos.”

Zhang e seus colegas avaliaram o sistema proposto em uma série de simulações. Suas descobertas foram altamente promissoras, já que o SOAR superou outros métodos de última geração para reconstrução ambiental.

“Uma conquista importante do nosso estudo é a introdução de uma nova estrutura para a reconstrução aérea autônoma rápida”, disse Zhang. “O centro desta estrutura é o desenvolvimento de vários algoritmos-chave que empregam um design incremental, atingindo um equilíbrio crucial entre capacidades de planejamento em tempo real e eficiência geral, o que é essencial para tarefas de reconstrução on-line e dinâmicas.”

No futuro, o SOAR poderá ser usado para resolver uma ampla gama de problemas do mundo real que requerem a reconstrução rápida e precisa de ambientes 3D. Por exemplo, poderia ser utilizado para criar modelos 3D detalhados de cidades e infraestruturas ou ajudar os historiadores a preservar o património cultural de um país, ajudando-os a reconstruir locais e artefactos históricos.

“O SOAR também poderia ser usado para resposta e avaliação de desastres”, disse Zhang. “Especificamente, poderia permitir que as equipes de resposta avaliassem rapidamente os danos após desastres naturais e planejassem esforços de resgate e recuperação”.

O sistema da equipe poderá contribuir adicionalmente para a fiscalização de infraestrutura e canteiros de obras, permitindo aos trabalhadores mapear esses locais com clareza. Finalmente, poderia ser usado para criar modelos 3D de ambientes de videogame inspirados em cidades reais e paisagens naturais.

“Estamos entusiasmados com o potencial para pesquisas futuras nesta área”, disse Zhang. “Nossos planos incluem preencher a lacuna entre Sim e Real: Nosso objetivo é enfrentar os desafios associados à transição do SOAR da simulação para ambientes do mundo real. Isso envolverá a abordagem de problemas como erros de localização e interrupções de comunicação que podem ocorrer em implantações no mundo real. .”

Como parte dos seus próximos estudos, os investigadores planeiam desenvolver novas estratégias de atribuição de tarefas que possam melhorar ainda mais a coordenação entre diferentes UAVs e a velocidade com que mapeiam os ambientes. Por fim, planejam adicionar módulos de previsão de cena e processamento de informações ao seu sistema, pois isso poderia permitir antecipar a estrutura de um determinado ambiente, acelerando ainda mais o processo de reconstrução.

“Também exploraremos a implementação de técnicas de reconstrução ativa, onde o sistema recebe feedback em tempo real durante o processo de reconstrução”, acrescentou Zhang.

“Isso permitirá que a SOAR adapte seu planejamento em tempo real e obtenha resultados ainda melhores. Além disso, investigaremos a incorporação de fatores como ângulo da câmera e qualidade da imagem diretamente no processo de planejamento, o que garantirá que as imagens capturadas sejam otimizadas para gerar reconstruções 3D de alta qualidade. Essas direções de pesquisa representam oportunidades interessantes para aprimorar as capacidades do SOAR e ampliar os limites da reconstrução 3D autônoma usando UAVs.”

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