基于证据的无结构环境无人机着陆场选取与视觉着陆
机器人学
2026-05-05 v1
摘要
无人机在杂乱或无结构环境中的自主着陆仍然是安全关键挑战，尤其是在传感器不确定性和平台引起的扰动（如振动）导致感知噪声的情况下。这篇论文提出了一个基于证据的概率框架，用于无人机自主着陆，该框架显式地将决策在不确定性下的执行与视觉servo分离。着陆安全性被建模为隐变量，通过递归累积由平坦度、斜率和障碍线索派生的帧级视觉似然性来推断，生成对 transient 感知错误鲁棒的时序一致信念图。通过基于无人机最小所需着陆半径的硬几何约束来强制执行物理可行性，确保不合适但视觉上吸引的区域被拒绝。最终的着陆场选取使用受约束的最大后验估计。一旦选定，无人机通过 ORB 特征跟踪锁定目标区域，并通过基于图像的视觉servo (IBVS) 实现精确对齐和下降。该方法通过真实世界实验室实验和高保真模拟（Nvidia Isaac Sim）进行验证，展示了在不同域中一致、谨慎且稳定的着陆行为。
引用
@article{arxiv.2605.01432,
title = {Evidence-Based Landing Site Selection and Vison-Based Landing for UAVs in Unstructured Environments},
author = {Sina Sajjadi and Jacopo Panerati and Sina Soleymanpour and Varunkumar Mehta and Farrokh Janabi-Sharifi and Iraj Mantegh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.01432},
year = {2026}
}