Autonom landning är en viktig funktion för mikroluftfarkoster (MAV) för många scenarier. Vi arbetar med en aktiv perceptionsstrategi som gör det möjligt för MAV med begränsad ombordanalys och bearbetningskapacitet att samtidigt bedöma möjliga landningsplatser på taket med ett visionsbaserat perceptionssystem samtidigt som vi skapar banor som balanserar den fortsatta bedömningen av landningsplatsen och kravet på visuell övervakning av en räntepunkt. Arbetets bidrag är tvåfaldiga: 1) ett perceptionssystem som använder en tät rörelsestereometod som bestämmer 3D-modellen av den fångade scenen utan behov av geo-refererade bilder, scengeometri begränsningar, eller externa navigationshjälpmedel, och 2) en online-bana generation metod som balanserar behovet av att samtidigt undersöka tillgängliga tak Vantage av en intressepunkt samtidigt säkerställa förtroende för landningsplatsen lämplighet genom att beakta effekterna av landningsplatsen osäkerhet som bedömts av perceptionssystemet. Simulering och experimentell utvärdering av prestandan hos metoder för perception och generering av bana analyseras självständigt och gemensamt för att fastställa den föreslagna metodens effektivitet.
Desaraju m.fl. REF använder sig av en aktiv perceptionsstrategi som använder Gaussianska processer för att uppskatta möjliga landningsplatser på taket tillsammans med osäkerheten på landningsplatsen enligt visionssystemet.
Vision-based Landing Site Evaluation and Trajectory Generation Toward Rooftop Landing
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}