Fast dynamic obstacle avoidance (DOA) on uncrewed aerial vehicles (UAVs) demands not only low-latency control and actuation but also reliable, long-range perception to detect obstacles and estimate their motion in time to maneuver. We present, to the best of our knowledge, the first mmWave RADAR-based perception-and-control system for fast onboard DOA. We derive and analyze latency and spatial bounds that relate sensing range, relative speed, and control delay, yielding sufficient conditions for successful avoidance. We further extend prior latency analyses to include the decision latency of the tracker and trigger to evaluate them per trial. Our computationally efficient system combines a lightweight interacting multiple models (IMM) tracker with a control-barrier functions (CBF) controller that directly outputs evasive accelerations. In 300 throw experiments spanning three object sizes and varying visibility (light and dark), it achieves mean position errors of at most 0.15 m, 0.93m, and 0.87m in the x, y, and z directions, with a similar spread in 90 experiments in smoke. An onboard implementation on a Raspberry Pi 4B demonstrates real-time feasibility with an end-to-end processing latency of approximately 14ms per RADAR frame and a system latency of 75ms from first detection to the avoidance command. The UAV successfully avoided obstacles in all 20 tethered indoor flights and all 39 untethered outdoor avoidance maneuvers across three ball sizes, during both hover and forward flights at up to 5m/s with measured closing speeds up to 14.6m/s.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

《现有“低慢小”无人机反制措施综述》
专知会员服务
74+阅读 · 2025年6月20日
DARPA 公布未来垂直起降(VTOL)无人机系统概念图
专知会员服务
30+阅读 · 2024年5月30日
专知会员服务
45+阅读 · 2021年2月8日
自动驾驶毫米波雷达物体检测技术-算法
CVer
14+阅读 · 2020年5月10日
【泡泡图灵智库】基于CPU的实时6D物体姿态估计(arXiv)
泡泡机器人SLAM
12+阅读 · 2019年1月26日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
VIP会员
最新内容
《美空军2026条令文件:对海压制作战》
专知会员服务
12+阅读 · 11月9日
人工智能与战争的未来
专知会员服务
5+阅读 · 11月8日
《Agent Mosaic:识别智能体LLM系统中的机密泄露》
人工智能在军事教育中的应用:若干视角与经验
“星链”减速与不断适应的乌克兰
专知会员服务
7+阅读 · 11月6日
美国中期选举之后:帕兰提尔面临不确定性?
专知会员服务
4+阅读 · 11月6日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员