基于强化学习的单目视觉无人机自主着陆方法
机器人学
2025-05-13 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
本文提出了一种创新的无人机( UAV)自主着陆方法,仅依赖前置单目摄像机,无需深度估计摄像机。该方法借鉴了人类估计过程的内在特性,将着陆任务重新表述为优化问题。UAV通过对 specially设计的圆形lenticular图案的视觉特征变化进行利用,该图案的 perceived color和form为估计海拔和深度提供关键信息。采用强化学习算法来逼近这些估计的函数,从而使UAV能够通过训练确定理想的着陆设置。通过仿真和实验评估了该方法的效果,展示了其在不依赖复杂传感器设置的情况下实现稳健和准确自主着陆的潜力。该研究推动了成本有效且高效UAV着陆解决方案的发展,为该领域的更广泛应用铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2505.06963,
title = {Reinforcement Learning-Based Monocular Vision Approach for Autonomous UAV Landing},
author = {Tarik Houichime and Younes EL Amrani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.06963},
year = {2025}
}