ドローンで「物体をリアルタイム検出」技術の新時代(AI×ドローン)【論文】

   

便利だが課題の多いUAMシステム

無人空中マニピュレータ(UAM)は、空中での機動力とホバリング能力により、人間が作業するのが困難な多くの種類のミッションを達成することができる。しかし、作業によって生じる重心位置(CoG)の変化や反力、複雑な空力効果など、システム全体の安定性に影響を及ぼす要因が多く存在する。

近年、物体検出アルゴリズムが成果を示しているが、これらの手法をUAMシステムに直接適用しようとする試みは、ほぼ失敗する。なぜなら、カメラがUAMのボディと一緒に回転しており、物体が任意のポーズで現れるためだ。また、UAMに搭載できる規模では、リアルタイムのパフォーマンスでは動作させられない。

中国にある武漢大学のShijie Linら研究者は、UAMに搭載できるリアルタイム物体識別という課題に着目し、組み込みプラットフォーム上でほぼリアルタイムに動作する配向物体検出手法「Rotation-SqueezeDet」を提案した。

結果はどうだったのだろうか。リアルタイム性と精度の両立は可能だろうか?続きを読んでみよう。

リアルタイムで動く精度78.0%の検出器

Shijie Linらの研究におけるミッション・手法・結果は以下の通りだ。

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