GNSS拒止场景下的角度鲁棒性无人机导航
机器人学
2024-02-06 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
由于在极端条件下无法接收全球导航卫星系统（GNSS）信号，实现无人机（UAV）精确且鲁棒的导航是一项具有挑战性的任务。近期出现的视觉导航已成为基于GNSS导航的一种有前景且可行的替代方案。然而，现有的视觉导航技术不足以应对实际环境中由环境干扰引起的飞行偏差以及不准确的位置预测。在本文中，我们提出了一种新颖的角度鲁棒性导航范式，以处理点对点导航任务中的飞行偏差。此外，我们提出了一种包含自适应特征增强模块、交叉知识注意力引导模块和鲁棒任务导向头部模块的模型，以准确预测用于高精度导航的方向角。为了评估视觉导航方法，我们收集了一个名为UAV_AR368的新数据集。此外，我们使用Google Earth设计了仿真飞行测试仪（SFTI）来模拟不同的飞行环境，从而降低了与真实飞行测试相关的费用。实验结果表明，所提出的模型在理想和干扰环境下的到达成功率分别提高了26.0%和45.6%，优于state-of-the-art方法。
引用
@article{arxiv.2402.02405,
title = {Angle Robustness Unmanned Aerial Vehicle Navigation in GNSS-Denied Scenarios},
author = {Yuxin Wang and Zunlei Feng and Haofei Zhang and Yang Gao and Jie Lei and Li Sun and Mingli Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.02405},
year = {2024}
}
备注
9 pages, 4 figures