基于图像的自主飞行器引导用于野火监视与预测
机器人学
2019-03-05 v2 人工智能
摘要
小型无人机可通过提供不断蔓延火势的实时监视来协助消防员应对野火。然而，仅给定野火图像自主引导飞行器是一个具有挑战性的问题。本工作对机载相机获取的含噪图像进行建模，并提出两种滤除野火图像的方法。第一种方法使用简单的卡尔曼滤波器降低噪声并更新已观测区域的置信地图。第二种方法使用粒子滤波器预测野火蔓延，并利用观测估计与野火扩张相关的不确定性。置信地图用于训练深度强化学习控制器，其学习一种策略以引导飞行器勘测野火同时避免直接飞越火场上空。仿真结果表明所提控制器能精确引导飞行器并准确估计野火蔓延，且关于观测噪声的研究证明了粒子滤波器方法的鲁棒性。
引用
@article{arxiv.1810.02455,
title = {Image-based Guidance of Autonomous Aircraft for Wildfire Surveillance and Prediction},
author = {Kyle D. Julian and Mykel J. Kochenderfer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.02455},
year = {2019}
}