Abstract-Nows, Unmanned Aerial Vehicles (UAV) blir allt populärare underlättas av deras omfattande tillgänglighet. Autonoma navigeringsmetoder kan fungera som en möjliggörare för säker spridning av drönare på ett brett spektrum av civila tillämpningar i verkligheten. I detta arbete introducerar vi ett självövervakat CNN-baserat tillvägagångssätt för robotnavigering inomhus. Vår metod tar upp problemet med att undvika hinder i realtid, genom att använda en regressions CNN som förutspår agentens avstånd till kollision med tanke på den råa visuella inmatningen av dess ombord monokulära kamera. Den föreslagna CNN är tränad på vårt anpassade dataset för inomhusflygning som samlas in och kommenteras med realtidsetiketter, på ett självövervakat sätt med hjälp av externa sensorer monterade på en UAV. Genom att samtidigt bearbeta den aktuella och tidigare inmatningsramen, extraherar den föreslagna CNN spatio-temporala funktioner som kapslar in både statiskt utseende och rörelseinformation för att uppskatta robotens avstånd till dess närmaste hinder mot flera riktningar. Dessa förutsägelser används för att modulera UAV:s girhastighet och linjära hastighet, för att navigera autonomt och undvika kollisioner. Experimentell utvärdering visar att det föreslagna tillvägagångssättet lär sig en navigeringspolicy som uppnår hög noggrannhet på verkliga inomhusflygningar och överträffar tidigare föreslagna metoder från litteraturen.
REF utbildar ett CNN för att förutsäga avstånd till kollision från fordonsbaserad monokulär kamera på ett självövervakat sätt.
Learning to Fly by MySelf: A Self-Supervised CNN-Based Approach for Autonomous Navigation
{'venue': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}