无人机视觉学习：综述
机器人学
2025-05-08 v2 人工智能
摘要
无人机作为先进的赛博物理系统，正随着视觉学习的出现经历一场变革性转变。该领域因其对无人机自主性和功能的深远影响而迅速崛起。与现有针对特定任务的综述不同，本文对无人机中的视觉学习进行了全面概述，强调了其在各种场景下增强无人机操作能力的关键作用。我们首先阐明视觉学习的基本原理，重点说明它如何显著改善无人机的视觉感知和决策过程。然后，我们从感知-控制的角度将基于视觉的控制方法分为间接、半直接和端到端方法。我们进一步探索了具有学习能力的视觉无人机的各种应用，从单智能体系统到更复杂的多智能体和异构系统场景，并强调了每个领域的特点、挑战和创新。最后，我们探讨了开放性问题及潜在的解决方案，为这一充满活力且快速发展的领域的持续研究和开发铺平了道路。随着大型语言模型（LLMs）和具身智能的发展，无人机的视觉学习为在三维物理世界中实现通用人工智能（AGI）提供了一条充满希望但充满挑战的道路。
引用
@article{arxiv.2312.05019,
title = {Vision-based Learning for Drones: A Survey},
author = {Jiaping Xiao and Rangya Zhang and Yuhang Zhang and Mir Feroskhan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.05019},
year = {2025}
}