Abstract-Autonom navigering för stora obemannade luftfarkoster (UAV) är ganska rak framåt, eftersom dyra sensorer och övervakningsanordningar kan användas. Däremot är hinderundvikande fortfarande en utmanande uppgift för mikroflygplan som arbetar på låg höjd i belamrade miljöer. Till skillnad från stora fordon, MAVs kan bara bära mycket ljussensorer, såsom kameror, vilket gör autonom navigering genom hinder mycket mer utmanande. I denna uppsats beskriver vi ett system som navigerar en liten fyrhörningshelikopter autonomt på låg höjd genom naturliga skogsmiljöer. Med bara en enda billig kamera för att uppfatta miljön, kan vi upprätthålla en konstant hastighet på upp till 1,5 m/s. Med tanke på en liten uppsättning mänskliga pilotdemonstrationer, använder vi senaste state-of-theart imitation inlärningstekniker för att utbilda en controller som kan undvika träd genom att anpassa MAVs riktning. Vi demonstrerar vårt systems prestanda i en mer kontrollerad miljö inomhus och i verkliga naturskogsmiljöer utomhus.
Ross och Al. REF utbildade en diskret styrenhet för en liten fyrhjuling helikopter med imitation inlärningstekniker.
Learning monocular reactive UAV control in cluttered natural environments
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}