用于审慎单目杂乱飞行的视觉与学习
流体动力学
2022-02-15 v2
摘要
摄像头为小型和中型无人机 (UAV) 提供了丰富的信息源，同时具有被动、廉价和轻量化的特点。在这项工作中，我们首次实现了 receding horizon control（滚动时域控制），该技术广泛用于地面车辆，并将其应用于仅以单目视觉为唯一感知模式的自主无人机在密集杂乱环境中的飞行。我们通过多项贡献使其在无人机上变得可行：通过围绕机器人的场景的相关且多样的多种解释，新颖地耦合感知与控制；利用机器学习的最新进展展示任意时刻预算下的成本敏感特征选择；以及用于单目深度预测的快速非线性回归。我们通过使用现成部件构建的四旋翼无人机在密集树林中进行超过 2 公里的真实世界实验，实证展示了我们新颖流程的有效性。此外，我们的流程设计为如果可用，还可以结合来自立体视觉和激光雷达等其他模态的信息。
引用
@article{arxiv.1411.6324,
title = {Symmetry-plane model of 3D Euler flows and mapping to regular systems to improve blowup assessment using numerical and analytical solutions},
author = {Rachel M. Mulungye and Dan Lucas and Miguel D. Bustamante},
journal= {arXiv preprint arXiv:1411.6324},
year = {2022}
}