面向森林视觉感知的可迁移无人机学习
机器人学
2018-06-12 v1
摘要
本文提出一种训练单目无人机沿密集森林小径飞行无碰撞轨迹的新流程。由于在真实世界中采集高精度图像成本高昂，且现有公开数据集存在某些不足，我们在 Unreal Engine 的多种仿真环境中采集了一个新的密集森林小径数据集。随后我们将森林视觉感知建模为一个分类问题。训练一个 ResNet-18 模型逐帧决策移动方向。为将所学策略迁移至真实世界，我们借助多核最大均值差异构建了一个 ResNet-18 自适应模型，以利用相关标注数据并缓解仿真与真实环境间的差异。我们在多种外观与环境变化的仿真和真实飞行中进行了测试。ResNet-18 自适应模型及其变体在真实环境中取得了 84.08% 准确率的最佳结果。
引用
@article{arxiv.1806.03626,
title = {Learning Transferable UAV for Forest Visual Perception},
author = {Lyujie Chen and Wufan Wang and Jihong Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.03626},
year = {2018}
}
备注
Accepted by IJCAI-ECAI 2018, 7 pages, 5 figures