通过碰撞学习飞行
机器人学
2017-04-28 v2 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
如何学习操控无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）导航并避开障碍物？一种方法是使用由人类专家收集的小型数据集：然而，高容量学习算法在少量数据训练时往往过拟合。另一种方法是使用仿真。但仿真与真实世界之间的差距仍然很大，尤其是对于感知问题。大多数研究避免使用大规模真实数据的原因是对碰撞的恐惧！在本文中，我们提议迎难而上，直接收集碰撞数据集本身！我们构建了一架唯一目的就是撞向物体的无人机：它采样朴素轨迹并撞向随机物体。我们将无人机碰撞了11,500次，以创建最大的无人机碰撞数据集之一。该数据集捕捉了无人机可能碰撞的不同方式。我们利用所有这些负向飞行数据以及从相同轨迹采样的正向数据，学习了一个简单但强大的无人机导航策略。我们表明，这个简单的自监督模型在导航无人机时非常有效，即使在包含人类等动态障碍物的极度杂乱环境中也是如此。补充视频见：https://youtu.be/u151hJaGKUo
引用
@article{arxiv.1704.05588,
title = {Learning to Fly by Crashing},
author = {Dhiraj Gandhi and Lerrel Pinto and Abhinav Gupta},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.05588},
year = {2017}
}