融合多传感器输入与状态信息的TinyML大脑自主纳米无人机
机器人学
2024-04-04 v1
摘要
自主纳米无人机（直径约10厘米），凭借其超低功耗的TinyML大脑，能够应对真实世界环境。然而，由于传感器和计算单元简化，它们远未达到大型无人机的感知与行动能力。本系统论文提出了一种新颖的基于深度学习的流水线，融合多传感器输入（即低分辨率图像和8x8深度图）与机器人状态信息，以解决人体姿态估计任务。得益于我们的设计，所提出的系统——在仿真中训练并在真实世界数据集上测试——通过将距离预测的R^2回归指标提高多达0.10，改进了不考虑状态的基线方法。
引用
@article{arxiv.2404.02567,
title = {Fusing Multi-sensor Input with State Information on TinyML Brains for Autonomous Nano-drones},
author = {Luca Crupi and Elia Cereda and Daniele Palossi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.02567},
year = {2024}
}