基于目标检测算法的无人机精确载荷投送方法
计算机视觉与模式识别
2023-10-11 v1
摘要
近年来，通过无人机（或称飞行器）实现自主载荷投送的领域取得了巨大进展。然而，这些工作大多利用GPS坐标在预定位置投送载荷。由于依赖GPS坐标进行导航，载荷投送的精度受限于GPS网络的精度以及GPS连接的可用性与信号强度，而后者可能受到作业当时当地天气条件的严重制约。本文描述了一种微型无人机的研制，并提出了一种新颖的导航方法，该方法通过引入基于深度学习的计算机视觉方法来识别载荷投送位置标记的目标并使无人机与之精确对齐，从而提升了传统导航方法的精度。所提方法的平均水平投送精度相较传统基于GPS的方法提高了500%。
引用
@article{arxiv.2310.06329,
title = {Precise Payload Delivery via Unmanned Aerial Vehicles: An Approach Using Object Detection Algorithms},
author = {Aditya Vadduri and Anagh Benjwal and Abhishek Pai and Elkan Quadros and Aniruddh Kammar and Prajwal Uday},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.06329},
year = {2023}
}
备注
Second International Conference on Artificial Intelligence, Computational Electronics and Communication System (AICECS 2023)