基于平面图语义传感器融合的纳米无人机全机载低功耗定位

纳米级无人机（UAV）非常适合室内应用及与人类近距离接触。为实现自主性，纳米无人机必须能在运行环境中自我定位。由于机载传感与计算资源有限，这是一项尤其具有挑战性的任务。本工作提出一种在平面图上基于语义信息标注的在线全机载定位方法。与基于传感器的地图不同，平面图易于获取，且不会增加部署成本与时间。为克服在稀疏地图中定位的困难，所提方法融合了微型飞行时间传感器的几何信息与语义线索。语义信息通过在高性能多核微控制器上部署最先进的目标检测模型从图像中提取，每帧仅消耗 2.5mJ 并在 38ms 内执行。在我们的评估中，我们在真实办公室环境中实现全局定位，成功率达 90%。我们还发布了本工作的开源实现。