Autonomous Aerial Filming With Distributed Lighting by a Team of Unmanned Aerial Vehicles

Auteurs : Vít Krátký, Alfonso Alcántara, Jesús Capitán, Petr Štěpán, Martin Saska, Aníbal Ollero

IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 6, no. 4, pp. 7580-7587, 2021

Résultats du processus de synthèse de l'article arXiv : 2303.01177v1

  • Résumé Complet
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  • Résumé vulgarisé
  • Article de blog
Ce document décrit une méthode de cinématographie aérienne autonome utilisant une formation de véhicules aériens sans pilote (UAV) pour fournir un éclairage distribué. Bien que les hélicoptères à multi-rotors portant des caméras soient courants dans la cinématographie, leur utilisation est limitée aux scénarios disposant d'une lumière naturelle suffisante ou d'un éclairage statique fourni par des lumières artificielles. Nous proposons donc d'utiliser une formation de véhicules UAV comme outil pour filmer une cible sous l'effet de l'éclairage provenant de différentes directions, ce qui est l'une des techniques fondamentales de la cinématographie traditionnelle. Nous avons décomposer le problème d’optimisation de trajectoire multi-UAV en étapes distinctes afin d’aborder les aspects non linéaires et l’obstacle avoidance. Cela nous permet de replanifier en temps réel et de réagir aux changements dynamiques. La performance de notre méthode a été évaluée à travers des simulations réalistes et des expériences sur le terrain; montrant comment elle ameliore la qualité des prises et qu’elle peut planifier des trajectoires sûres même dans des environnements encombrés. Les auteurs sont Vít Krátký, Alfonso Alcántara, Jesús Capitán, Petr Štěpán, Martin Saska et Aníbal Ollero. Le titre complet est "Autonomous Aerial Filming With Distributed Lighting by a Team of Unmanned Aerial Vehicles".
Mots clés générés par l'IA : Cinématographie aérienne UAV Éclairage distribué Trajectoire multi-UAV Évitement d'obstacles

Points clés générés par l'IA

  • La méthode de cinématographie aérienne autonome utilise une formation de véhicules aériens sans pilote (UAV) pour fournir un éclairage distribué.
  • Les hélicoptères à multi-rotors portant des caméras sont courants dans la cinématographie, mais leur utilisation est limitée aux scénarios disposant d'une lumière naturelle suffisante ou d'un éclairage statique fourni par des lumières artificielles.
  • Une formation de véhicules UAV permet de filmer une cible sous l'effet de l'éclairage provenant de différentes directions, ce qui est l'une des techniques fondamentales de la cinématographie traditionnelle.
  • Le problème d’optimisation de trajectoire multi-UAV est décomposé en étapes distinctes afin d’aborder les aspects non linéaires et l’obstacle avoidance.
  • Cela permet une replanification en temps réel et une réaction aux changements dynamiques.
  • La performance de la méthode a été évaluée à travers des simulations réalistes et des expériences sur le terrain, montrant comment elle améliore la qualité des prises et peut planifier des trajectoires sûres même dans des environnements encombrés.
  • Les auteurs sont Vít Krátký, Alfonso Alcántara, Jesús Capitán, Petr Štěpán, Martin Saska et Aníbal Ollero.
  • Le titre complet est "Autonomous Aerial Filming With Distributed Lighting by a Team of Unmanned Aerial Vehicles".
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Résumé : This letter describes a method for autonomous aerial cinematography with distributed lighting by a team of unmanned aerial vehicles (UAVs). Although camera-carrying multi-rotor helicopters have become commonplace in cinematography, their usage is limited to scenarios with sufficient natural light or of lighting provided by static artificial lights. We propose to use a formation of unmanned aerial vehicles as a tool for filming a target under illumination from various directions, which is one of the fundamental techniques of traditional cinematography. We decompose the multi-UAV trajectory optimization problem to tackle non-linear cinematographic aspects and obstacle avoidance at separate stages, which allows us to re-plan in real time and react to changes in dynamic environments. The performance of our method has been evaluated in realistic simulation scenarios and field experiments, where we show how it increases the quality of the shots and that it is capable of planning safe trajectories even in cluttered environments.

Soumis à arXiv le 02 Mar. 2023

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