Abstract-This paper visar en genomförbar metod för att använda ett djupt neuralt nätverk som en sensor för att uppskatta attityden hos ett flygande fordon med endast flygvideo. Ett dataset med stillbilder och tillhörande gravitationsvektorer samlades in och användes för att utföra övervakad inlärning. Nätverket bygger på ett tidigare utbildat nätverk och tränades för att kunna approximera kamerans attityd med ett genomsnittligt fel på ca 8 grader. Flygtestvideo spelades in och behandlades med en relativt enkel visuell odometrimetod. Flygplanets attityd uppskattas sedan med den visuella odometrin som det tillståndsförökning och nätverk som ger attitydmätningen i ett utvidgat Kalmanfilter. Resultaten visar att den föreslagna metoden för att ha det neurala nätverket ger en mätning av gravitationsvektorns attityd från flygbilderna minskar standardavvikelsen för attitydfelet med ungefär 12 gånger jämfört med en baslinjeinställning.
Arbetet i REF använde ett CNN för att uppskatta attityden hos ett flygplan med hjälp av en kamera ombord.
Deep visual gravity vector detection for unmanned aircraft attitude estimation
{'venue': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}