纳米四旋翼上基于深度学习的超低功耗单目相对定位
摘要
精确的相对定位是群体机器人的关键功能模块。本工作提出一种新颖的自主端到端系统,通过深度神经网络 (DNNs) 解决两个对等纳米无人机(即重量低于 40g、处理功耗低于 100mW)的单目相对定位问题。为应对极度受限的纳米无人机平台,我们提出了一种从数据集采集到最终现场部署的垂直集成框架,包括数据集增强、量化和系统优化。实验结果表明,我们的 DNN 仅使用低分辨率单色图像即可精确地在约 2m 距离内定位一个 10cm 大小的目标纳米无人机。在一个独立测试集上,我们的模型产生 0.42 的平均 R2 分数和 18cm 的均方根误差,这在约 60 秒飞行测试中对应 15cm 的平均现场预测误差和 17cm 的闭环控制误差。最终,所提系统通过展示长续航跟踪性能(长达 2 分钟连续跟踪)、在从未见过的环境中部署的泛化能力,以及以 95mW 最小功耗实现 48Hz 板载实时推理速率,改进了当前最优(State-of-the-Art)。
引用
@article{arxiv.2303.01940,
title = {Ultra-low Power Deep Learning-based Monocular Relative Localization Onboard Nano-quadrotors},
author = {Stefano Bonato and Stefano Carlo Lambertenghi and Elia Cereda and Alessandro Giusti and Daniele Palossi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.01940},
year = {2024}
}
备注
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