Djupt lärande visar nyligen enastående resultat för att lösa ett brett utbud av robotiska uppgifter inom områdena perception, planering, lokalisering och kontroll. Dess utmärkta förmåga att lära sig representationer från komplexa data som förvärvats i verkliga miljöer gör den extremt lämplig för många typer av autonoma robotiska applikationer. Parallellt med detta tillämpas för närvarande obemannade luftfarkoster (UAV) i stor utsträckning för flera typer av civila uppgifter i tillämpningar som går från säkerhet, övervakning och katastrofräddning till paketleverans eller lagerhantering. I detta dokument har en grundlig granskning gjorts av nyligen rapporterade användningsområden och tillämpningar av djupt lärande för UAV, inklusive den mest relevanta utvecklingen samt deras prestanda och begränsningar. Dessutom ges en detaljerad förklaring av de viktigaste djupinlärningsmetoderna. Vi avslutar med en beskrivning av de viktigaste utmaningarna för tillämpningen av djupinlärning för UAV-baserade lösningar.
En annan inlärningsmetod behandlas i REF där författarna ger en grundlig översyn av metoder för fördjupat lärande för UAV, inklusive den mest relevanta utvecklingen samt deras prestationer och begränsningar.
A Review of Deep Learning Methods and Applications for Unmanned Aerial Vehicles
{'venue': 'J. Sensors', 'journal': 'J. Sensors', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}