D-VAT：面向微型飞行器的端到端视觉主动跟踪
机器人学
2024-04-09 v2
摘要
视觉主动跟踪因其在人员辅助、灾害恢复和监视等应用中的关键作用，成为机器人领域一个日益增长的研究课题。与被动跟踪不同，主动跟踪方法结合视觉与控制能力来检测并主动跟踪目标。该领域多数工作聚焦于地面机器人，而极少数针对飞行平台的研究仍存在重要设计约束，限制了其适用性。为克服这些局限，本文提出 D-VAT，一种基于深度强化学习、专为微型飞行器平台定制的新型端到端视觉主动跟踪方法。D-VAT 智能体通过直接处理单目相机测量值，计算跟踪目标所需的飞行器推力与角速度指令。我们表明，所提方法可实现精确且无碰撞的跟踪操作，在与其训练环境显著不同的仿真环境中优于多种 SOTA 基线方法。此外，我们展示了向混合现实四旋翼平台的平滑实世界迁移。
引用
@article{arxiv.2308.16874,
title = {D-VAT: End-to-End Visual Active Tracking for Micro Aerial Vehicles},
author = {Alberto Dionigi and Simone Felicioni and Mirko Leomanni and Gabriele Costante},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.16874},
year = {2024}
}