Mikroluftfordon (MAV) för att upptäcka hinder vid visuell navigering. Detta tillvägagångssätt kräver dock betydande rörelser, vilket minskar navigeringens effektivitet och kan till och med medföra risker i trånga utrymmen. I detta dokument introducerar vi en ny uppsättning av självövervakade lärande (SSL), där rörelsesignaler fungerar som en ställning för att lära sig det visuella utseendet av hinder i miljön. Vi tillämpar det på en landning uppgift, där initialt "ytan grovhet" uppskattas från det optiska flödesfältet för att upptäcka hinder. Därefter lär man sig en regressionsfunktion som karterar utseendet och som representeras av fördelningar av texton till en uppskattning av ytjämnheten. Efter att ha lärt sig, MAV kan upptäcka hinder genom att bara analysera en stillbild. Detta gör det möjligt för MAV att söka efter en landningsplats utan att röra sig. Vi visar först denna princip för att arbeta med offline tester med bilder tagna från en ombord kamera, och sedan visa principen under flygning. Även om ytjämnhet är en egenskap hos hela flödesfältet i den globala bilden, utseendet lärande även möjliggör pixel-wise segmentering av hinder.
Självövervakad inlärning har också visats för landning uppgift av en MAV REF.
Optical-Flow based Self-Supervised Learning of Obstacle Appearance applied to MAV Landing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}