通过观察学习：基于人类导航员视频的无人机巡逻模仿学习
计算机视觉与模式识别
2020-09-01 v1 机器人学
摘要
我们提出了一种仅基于原始视频的自主无人机巡逻模仿学习方法。与以往方法不同，我们提议让无人机通过观察并模仿地面人类导航员的操作方式，在空中学习巡逻。该观察过程利用帧间几何一致性实现数据的自动采集与标注，从而减少了人工投入并提高了精度。随后，基于标注数据训练一个新设计的神经网络，以预测合适的方向与平移量，使无人机像人类一样以车道保持方式巡逻。我们的方法允许无人机在高空以广阔视野和低风险飞行，还能在十字路口检测所有可行进方向，并进一步将可用的用户指令与自主巡逻控制命令进行整合。我们进行了大量实验，以证明所提模仿学习过程的准确性以及自主无人机导航整体系统的可靠性。代码、数据集及视频演示见 https://vsislab.github.io/uavpatrol。
引用
@article{arxiv.2008.13193,
title = {Learn by Observation: Imitation Learning for Drone Patrolling from Videos of A Human Navigator},
author = {Yue Fan and Shilei Chu and Wei Zhang and Ran Song and Yibin Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.13193},
year = {2020}
}
备注
Accepted by IROS 2020