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  A Self-Contained Teleoperated Quadrotor: On-Board State Estimation and Indoor Obstacle Avoidance

Odelga, M., Stegagno, P., Kochanek, N., & Bülthoff, H. (2018). A Self-Contained Teleoperated Quadrotor: On-Board State Estimation and Indoor Obstacle Avoidance. In IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2018) (pp. 7840-7847). Piscataway, NJ, USA: IEEE.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0001-7D4E-D Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0002-4755-F
Genre: Konferenzbeitrag

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ICRA-2018-Odelga.pdf (beliebiger Volltext), 2MB
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Datei-Permalink:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0001-810C-0
Name:
ICRA-2018-Odelga.pdf
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-
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Sichtbarkeit:
Öffentlich
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application/pdf / [MD5]
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Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8463185 (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Odelga, M1, 2, 3, Autor           
Stegagno, P, Autor           
Kochanek, N, Autor           
Bülthoff, HH2, 3, 4, Autor           
Affiliations:
1Project group: Autonomous Robotics & Human-Machine Systems, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_2528704              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497794              
3Department Human Perception, Cognition and Action, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497797              
4Project group: Cybernetics Approach to Perception & Action, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_2528701              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Indoor operation of unmanned aerial vehicles (UAVs) poses many challenges due to the lack of GPS signal and cramped spaces. The presence of obstacles in an unfamiliar environment requires reliable state estimation and active algorithms to prevent collisions. In this paper, we present a teleoperated quadrotor UAV platform equipped with an on-board miniature computer and a minimal set of sensors for this task. The platform is capable of highly accurate state-estimation, tracking of desired velocity commanded by the user and ensuring collision-free navigation. The robot estimates its linear velocity through a Kalman filter integration of inertial and optical flow (OF) readings with corresponding distance measurements. An RGB-D camera serves the purpose of providing visual feedback to the operator and depth measurements to build a probabilistic, robo-centric obstacle model, allowing the robot to avoid collisions. The platform is thoroughly validated in experiments in an obstacle rich environment.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2018-09
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: OdelgaSKB2018
DOI: 10.1109/ICRA.2018.8463185
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2018)
Veranstaltungsort: Brisbane, Australia
Start-/Enddatum: 2018-05-21 - 2018-05-25

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2018)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Piscataway, NJ, USA : IEEE
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 7840 - 7847 Identifikator: ISBN: 978-1-5386-3081-5