Programming drones to fly in the face of uncertainty
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Drone Navigation in Uncertain Environments
Abstract
Amazonは，ドローンによる荷物配達を実現させたいが，都市のような複雑な空間上で障害物に衝突しないようにプログラミングすることは困難である．従来は，ドローンと障害物との相対位置を計算する手法をとっていたが，この方法だと少しの位置のズレで障害物に衝突してしまうという問題がある．そこで，MITの研究グループが，密集した環境でも20miles/hでドローンを飛ばすことができるシステム"NanoMap"を開発した．
NanoMapは，depth-sensing systemを使用してドローンの周囲の測定結果を結合する，という技術．人間が見た映像を頭の中に保存していくイメージ．simultaneous localization and mapping (SLAM) のような一般的なアプローチでは，実世界のデータを取得し地図上で表現されたものに変換するが，一般的には動作の計画には使われない．その理由としては，取得したデータの信頼性が低いことと，迅速に情報を集めることができないことである．これに対して，NanoMapは細かいことを気にせずに処理する．従来の研究との違いは「単なる一連の画像と位置と向きではなく，位置の不確実性を伴う一連の画像からなるマップを作成した」ということである．不確かさを把握することは，ロボットが正確な位置を知らず改善された計画を立てることができなくても，以前の画像を使用できるという利点がある．
NanoMapは「不確実な姿勢」を意識（承知）した3次元データで無人飛行を可能にする最初のシステムである．つまり，ドローンは飛行している際に位置と向きを完全には把握していない．NanoMapは，より狭い空間を飛行する小さいドローンに対して特に効果的である．このシステムは，捜索，救助，防衛，配送，エンターテインメントに至るまでの分野で利用できるとしている．セルフドライビングや，自律走行の他の形態にも適用できる．障害物の間の高速飛行は，行動結果のより良い撮影，より効率的な情報収集を可能にする重要な機能である．
Words
- cluttered spaces like cities 都市のような複雑な空間
- existing approaches 既存のアプローチ
- intricate maps 複雑なマップ
- exactly 正確に
- through dense environments such as forests and warehouses 森林や倉庫などの密集した環境を通して
- Specifically, 具体的には，
- stitch a series of measurements 一連の測定値を結合する
- modeling uncertainty 不確実性をモデル化する
- For years 長年
- simultaneous localization and mapping (SLAM) 自己位置推定と環境地図作成を同時に行うこと（自動運転システムにも使われている）
- mapping 地図を作る（地図で表現する？）
- aren’t typically used 一般的には使われない
- can be both unreliable and hard to gather quickly 信頼性が低く迅速に集めることができない
- handle 〜を処理する
- sweat the details 細かいことを気にする
- under the assumption 仮定のもとで
- The key difference to previous work is 従来の研究との主な違いは
- orientation 方向
- incorporate 〜を組み込む
- in tandem with a second system 第２のシステムと並行して
