ドローン:空の新しいガイド
スマートドローンは視覚障害者が安全に自立して移動できるよう手助けするよ。
Suman Raj, Radhika Mittal, Harshil Gupta, Yogesh Simmhan
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目次
ドローンが蜜蜂のように飛び回る世界で、これらの空飛ぶマシンにただ美しい写真を撮る以上のことをさせようとしています。視覚に障害のある人たちにとっての役立つ仲間に変身しているんです。スマート技術を搭載したこれらのドローンは、視覚障害者(VIP)を周囲に案内して、より自立した安全な生活を送れるようにすることができるんだ。
バズってるのは何?
ドローンを友達として想像してみて。VIPのそばで見守って、彼らが公園や通り、そしてスーパーでつまずかないように導いてくれるんだ。ドローンはカメラと特別なソフトウェアを使って、リアルタイムで動画を解析し、障害物を特定してVIPを導いていく。まさにウイングマンって感じだね!
これらのドローンはどう働くの?
これらのドローンは、自分で計算をすることも(それをエッジコンピューティングって呼ぶ)できるし、データをクラウドサービスに送って(遠くの脳みそって考えてみて)もっと重い処理をすることもできる。どちらのオプションを選ぶかは、タスクの迅速さやその瞬間のドローンの忙しさなど、いろんな要因によるんだ。
例えば、ドローンが前に縁石を見つけたとしよう。すぐにその情報をローカルで解析するかクラウドに送るかを決めないといけない。正しい選択をするのが重要で、それがどれだけ早く効果的にVIPを助けるかに影響するんだ。
タイミングの問題
VIPが外に出ているとき、無駄にする時間はないんだ。もしドローンが動画を十分速く処理できなくて危険を知らせられないなら、あまり役に立たない。ドローンは多くのタスクの厳しい締め切りを守らなきゃいけなくて、条件が常に変わる中でそれをやるのは簡単じゃない。
例えば、ドローンが速く迫ってくる車を認識するのが遅かったら、危険な状況になる可能性がある。だから、タスクを時間通りに実行できるスマートなスケジューリングシステムが必要なんだ。それはドローン自体でやる場合も、クラウドに送る場合も同じ。
スマートな決定をする
これらの課題に対処するために、ドローンは知的なスケジューリングシステムを使ってる。これが、障害物を検出したりVIPを追跡したりするなど、さまざまなタスクの緊急度や要件を考慮するんだ。タスクを優先順位付けして、エッジで処理するかクラウドで処理するかを決めることで、ドローンは効率を最大化できるんだ。
レストランのキッチンみたいな感じだね。シェフはすぐに料理を作るか、もう少し複雑なものを作るために時間をかけるかを決めなきゃいけない。早く決めることが多いと、ゲストは満足する。ドローンの迅速な処理もVIPの安全なナビゲートにつながるんだ。
水を試す
このシステムの効果は、エミュレーション環境と実際のシナリオの2つの方法で試される。制御された設定で、複数のドローンを使ったシミュレーションで基準のパフォーマンスが確立される。ドローンは様々な条件、例えばネットワークの速度やタスクの複雑さに対処しながら、いろんなタスクをこなす。
そして、楽しいパートが来る!実際の使用にドローンを投入して、VIPを助けながらパフォーマンスを監視する。これにより、技術が検証されるだけでなく、実データに基づいてスケジューリングアルゴリズムも洗練されていくんだ。
ドローンの実践
これらの仲間ドローンは、VIPを助けるためにいろいろな方法で設計されている:
- 障害物検出: 道に段差があったり、リードにつながれた犬がいたりしたら、ドローンはそれを見つけてVIPに警告する。
- ナビゲーション支援: ドローンはVIPが行きたい場所に導く手助けをし、コースを外れないようにしてくれる。
- 緊急支援: 突然の転倒や危険な状況に陥った場合、ドローンが助けを呼んだり、救助を取りに行ったりすることができる。
2つのドローンは同じじゃない
ドローンにはいろんな形やサイズがあって、それぞれにユニークな能力がある。一部は軽量で、都市部での短距離飛行にぴったりのものもあれば、他のものは重い荷物を運んだり、リモート医療支援に使えるように装備されている。
例えば、カメラを運ぶために設計された小さなクワッドコプターと、パッケージを配達できる頑丈なドローンを考えてみて。それぞれ特定の用途があって、VIPのニーズに基づいて体験を向上させることができるんだ。
ドローンの遊び場
これらの開発は、都市環境でのドローンの多くのワクワクする使い道を生み出すことにつながっています。混雑した環境での安全監視から、災害対策の支援まで、可能性は広がってる。ドローンは、緊急時に病院に供給品を直接届けることで、医療現場でも役立つかもしれない。
接続を強化する
これらのドローンが最適に機能するためには、データが処理される基地局と効果的に通信する必要がある。Wi-Fiでもセルラーネットワークでも、接続は迅速で信頼性のあるデータの移動を確保しなきゃいけない。
都市環境には障害物がたくさんあるから、強くて安定した接続を維持するのは難しいこともある。賑やかな市場を歩きながら人やカートを避けつつ電話をするのと同じ感じだね。ちょっと複雑になるかも!
経験を改善する
タスクの達成に焦点を当てるだけでなく、VIPが質の高い体験を持てることも大事なんだ。つまり、システムはユーザーに対してタイムリーで正確な情報を提供しなきゃいけない。もしドローンの反応が遅かったら、イライラを生むかもしれない。そうすると、その目的が達成されないんだ。
システムのパフォーマンスを測定することで、エンジニアはサービスの質とユーザー全体の体験を向上させるための調整を行うことができる。結局、誰もが自分がベルトコンベアの上のタスクの束であるとは感じたくないからね!
スマートな未来を築く
より多くのドローンが開発されるにつれて、都市環境でシームレスに機能することが期待されている。一緒に働いて、まるでうまく機能する機械のように。ドローン同士はデータを共有できて、より良い意思決定や迅速な対応が可能になるんだ。
ドローンの群れが一緒に飛びながら、リアルタイムで情報を分析したり、お互いにコミュニケーションをとったりして、VIPに最高の支援を提供する未来を想像してみて。これが協調的な取り組みとなって、多くの人の生活に大きな違いをもたらすかもしれない。
結論
視覚障害者のための補助技術としてのドローンの未来は明るい。スケジューリングアルゴリズム、接続性、そして知的処理の進歩によって、これらの飛ぶ仲間たちは多くの人々の生活に意味のある影響を与え、安全で効率的に周囲をナビゲートできるように助けてくれる。
だから、次に空を飛んでいるドローンを見たら、それがただのかわいいガジェット以上のものであるかもしれないって知っておいて。あなたの仲間かもしれなくて、見守っていてくれて、世界をちょっとだけナビゲートしやすくしてくれてるかもしれないよ。
オリジナルソース
タイトル: Adaptive Heuristics for Scheduling DNN Inferencing on Edge and Cloud for Personalized UAV Fleets
概要: Drone fleets with onboard cameras coupled with computer vision and DNN inferencing models can support diverse applications. One such novel domain is for one or more buddy drones to assist Visually Impaired People (VIPs) lead an active lifestyle. Video inferencing tasks from such drones can help both navigate the drone and provide situation awareness to the VIP, and hence have strict execution deadlines. We propose a deadline-driven heuristic, DEMS-A, to schedule diverse DNN tasks generated continuously to perform inferencing over video segments generated by multiple drones linked to an edge, with the option to execute on the cloud. We use strategies like task dropping, work stealing and migration, and dynamic adaptation to cloud variability, to guarantee a Quality of Service (QoS), i.e. maximize the utility and the number of tasks completed. We also introduce an additional Quality of Experience (QoE) metric useful to the assistive drone domain, which values the frequency of success for task types to ensure the responsiveness and reliability of the VIP application. We extend our DEMS solution to GEMS to solve this. We evaluate these strategies, using (i) an emulated setup of a fleet of over 80 drones supporting over 25 VIPs, with real DNN models executing on pre-recorded drone video streams, using Jetson Nano edges and AWS Lambda cloud functions, and (ii) a real-world setup of a Tello drone and a Jetson Orin Nano edge generating drone commands to follow a VIP in real-time. Our strategies present a task completion rate of up to 88%, up to 2.7x higher QoS utility compared to the baselines, a further 16% higher QoS utility while adapting to network variability, and up to 75% higher QoE utility. Our practical validation exhibits task completion of up to 87% for GEMS and 33% higher total utility of GEMS compared to edge-only.
著者: Suman Raj, Radhika Mittal, Harshil Gupta, Yogesh Simmhan
最終更新: 2024-12-30 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2412.20860
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2412.20860
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。
参照リンク
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