一种用于微型飞行器自主着陆的广义卡尔曼滤波增强深度学习的方法
机器人学
2021-10-01 v1
摘要
针对微型飞行器(MAV)的自主着陆系统已通过使用基于GPS、视觉和基准标签等各种组合方案被提出。着陆是 MAV 执行的关键活动,GPS 分辨率差、相机图像退化、基准标签不符合要求规格以及环境因素均带来挑战。MAV 着陆的理想解决方案应考量这些挑战以及可能导致非计划移动和着陆的运维挑战。多数方法未尝试解决这一通用问题,而是着眼于至少存在一个明确定义参数的受限子问题。本工作中,我们提出一种广义端到端着陆点检测系统,采用两阶段训练机制,不对着陆点作任何预设。实验结果表明,我们取得了可比的精度,并在所需着陆时间上优于现有方法。
引用
@article{arxiv.2109.15114,
title = {A Generalized Kalman Filter Augmented Deep-Learning based Approach for Autonomous Landing in MAVs},
author = {Pranay Mathur and Yash Jangir and Neena Goveas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.15114},
year = {2021}
}
备注
Will be published in the proceedings of the 2021 International Symposium of Asian Control Association on Intelligent Robotics and Industrial Automation (IRIA) as a contributed paper