Abstract-Civiliska drönare förväntas snart användas i en mängd olika uppgifter, såsom flygövervakning, leverans eller övervakning av befintliga arkitekturer. Inte desto mindre har deras spridning i stadsmiljöer hittills varit begränsad. I ostrukturerade och mycket dynamiska scenarier står drönare inför många utmaningar att navigera autonomt på ett genomförbart och säkert sätt. I motsats till traditionella "map-localize-plan" metoder, utforskar detta brev en datadriven strategi för att hantera ovanstående utmaningar. För att åstadkomma detta föreslår vi DroNet: ett konvolutionellt neuralt nätverk som säkert kan köra en drönare genom gatorna i en stad. Utformad som ett snabbt åttalagers resterande nätverk producerar DroNet två utgångar för varje enskild ingångsbild: En styrvinkel för att hålla drönaren navigerande samtidigt undvika hinder, och en kollision sannolikhet att låta UAV känna igen farliga situationer och snabbt reagera på dem. Utmaningen är dock att samla in tillräckligt med data i en ostrukturerad utomhusmiljö som en stad. Att ha en expertpilot som tillhandahåller utbildningsvägar är naturligtvis inte ett alternativ med tanke på den stora mängd uppgifter som krävs och framför allt den risk som det innebär för andra fordon eller fotgängare som rör sig på gatorna. Därför föreslår vi att man utbildar en UAV från uppgifter som samlas in av bilar och cyklar, som redan är integrerade i stadsmiljön, inte skulle äventyra andra fordon och fotgängare. Även om utbildning på stadsgator ur stadsfordonens synvinkel, är den navigeringspolitik som DroNet lärt sig mycket allmängiltig. Det gör det faktiskt möjligt för en UAV att framgångsrikt flyga på relativt höga höjder och även i inomhusmiljöer, såsom parkeringsplatser och korridorer. För att dela våra resultat med robotvärlden släpper vi offentligt alla våra datauppsättningar, koder och utbildade nätverk. Index Terms-Lär från demonstration, djupt lärande i robotik och automation, flygsystem: perception och autonomi.
En övervakad inlärningsmetod REF har ett konvolutionsnätverk som används för att förutsäga en styrvinkel och en kollisionssannolikhet för drönarnavigering i stadsmiljöer.
DroNet: Learning to Fly by Driving
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'journal': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}