AlphaPilot：自主无人机竞速系统
机器人学
2021-08-23 v2 计算机视觉与模式识别
系统与控制
系统与控制
摘要
本文提出了一种新颖的自主、基于视觉的无人机竞速系统，结合了学习到的数据抽象、非线性滤波与时间最优轨迹规划。该系统已成功部署于首届自主无人机竞速世界锦标赛：2019年AlphaPilot挑战赛。与传统仅检测下一 gate 的无人机竞速系统不同，我们的方法利用任何可见的 gate，并借助多个同时进行的 gate 检测来补偿状态估计中的漂移并建立 gate 的全局地图。全局地图与漂移补偿的状态估计使无人机即使在 gate 不可立即看见时也能穿越赛道，并进一步能够基于近似无人机动力学实时规划穿越赛道的近时间最优路径。所提出的系统已被证明可成功引导无人机穿越狭窄赛道，速度可达8m/s，并在2019年AlphaPilot挑战赛中排名第二。
引用
@article{arxiv.2005.12813,
title = {AlphaPilot: Autonomous Drone Racing},
author = {Philipp Foehn and Dario Brescianini and Elia Kaufmann and Titus Cieslewski and Mathias Gehrig and Manasi Muglikar and Davide Scaramuzza},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.12813},
year = {2021}
}
备注
This paper is an extended version of an accepted publication from Robotics: Science and Systems, 2020. This version has been accepted for publication in Autonomous Robots (Springer). Please cite as "AlphaPilot: Autonomous Drone Racing", P. Foehn, Autonomous Robots 2021. Associated video at https://youtu.be/DGjwm5PZQT8