日本語タイトル#
EAROL：下向きに取り付けられた傾斜 LiDAR による環境強化認知計画とロバストオドメトリ
英文タイトル#
EAROL: Environmental Augmented Perception-Aware Planning and Robust Odometry via Downward-Mounted Tilted LiDAR
日本語摘要#
開放型シナリオ（例：崩壊した建物、屋根のない迷路）で運用される無人航空機（UAV）の位置ずれと認知 - 計画の結合に関する課題を解決するために、本論文では EAROL という新しいフレームワークを提案します。これは、下向きに取り付けられた傾斜 LiDAR 構成（20 {\deg} 傾斜角）を採用し、LiDAR 慣性オドメトリ（LIO）システムと階層的な軌道ヨー最適化アルゴリズムを統合しています。ハードウェアの革新により、密な地面点群の取得と前方環境の認知を通じて、制約の強化と動的障害物の検出が実現されます。動的運動補償を備えた反復誤差状態カルマンフィルター（IESKF）によって強化された緊密に結合された LIO システムは、特徴が希薄な環境において高いレベルの 6 自由度の位置精度を達成します。プランナーは環境によって強化され、環境探索、目標追跡精度、エネルギー効率のバランスを取ります。物理実験では、屋内迷路と 60 メートルスケールの屋外シナリオにおいて、追跡誤差が 81% 減少し、認知カバレッジが 22% 向上し、垂直ドリフトがほぼゼロになったことが示されています。この研究は、災害後の捜索と救助ミッションにおける UAV の自律性に対する堅牢なソリューションを提供するハードウェア - アルゴリズム共同設計のパラダイムを提案します。私たちは、コミュニティのためにソフトウェアとハードウェアをオープンソースパッケージとして公開する予定です。動画：https://youtu.be/7av2ueLSiYw.
英文摘要#
To address the challenges of localization drift and perception-planning coupling in unmanned aerial vehicles (UAVs) operating in open-top scenarios (e.g., collapsed buildings, roofless mazes), this paper proposes EAROL, a novel framework with a downward-mounted tilted LiDAR configuration (20{\deg} inclination), integrating a LiDAR-Inertial Odometry (LIO) system and a hierarchical trajectory-yaw optimization algorithm. The hardware innovation enables constraint enhancement via dense ground point cloud acquisition and forward environmental awareness for dynamic obstacle detection. A tightly-coupled LIO system, empowered by an Iterative Error-State Kalman Filter (IESKF) with dynamic motion compensation, achieves high level 6-DoF localization accuracy in feature-sparse environments. The planner, augmented by environment, balancing environmental exploration, target tracking precision, and energy efficiency. Physical experiments demonstrate 81% tracking error reduction, 22% improvement in perceptual coverage, and near-zero vertical drift across indoor maze and 60-meter-scale outdoor scenarios. This work proposes a hardware-algorithm co-design paradigm, offering a robust solution for UAV autonomy in post-disaster search and rescue missions. We will release our software and hardware as an open-source package for the community. Video: https://youtu.be/7av2ueLSiYw.
文章ページ#
EAROL：下向きに取り付けられた傾斜 LiDAR による環境強化認知計画とロバストオドメトリ
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