Autonomt agilt flyg ger upphov till grundläggande utmaningar inom robotteknik, såsom att hantera opålitliga statsuppskattningar, reagera optimalt på dynamiskt föränderliga miljöer och koppla samman perception och åtgärder i realtid under svåra resursbegränsningar. I detta dokument tar vi hänsyn till dessa utmaningar i samband med autonoma, visionsbaserade drönartävlingar i dynamiska miljöer. Vårt tillvägagångssätt kombinerar ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) med ett toppmodernt vägplanerings- och styrsystem. CNN kartlägger direkt råa bilder till en robust representation i form av en waypoint och önskad hastighet. Denna information används sedan av planeraren för att generera en kort, minimal-jerk bana segment och motsvarande motorkommandon för att nå önskat mål. Vi demonstrerar vår metod i autonoma agila flygscenarier, där en visionsbaserad fyrhjuling korsar drone-racing spår med möjligtvis rörliga grindar. Vår metod kräver ingen explicit karta över miljön och körs helt ombord. Vi testar i stor utsträckning precisionen och robustheten i tillvägagångssättet i simuleringen och i den fysiska världen. Vi utvärderar också vår metod mot toppmoderna navigeringsmetoder och professionella mänskliga drönarpiloter.
I samband med drone racing, Kaufmann et al. I REF föreslogs en mellanliggande representation i form av en målriktning och önskad hastighet.
Deep Drone Racing: Learning Agile Flight in Dynamic Environments
{'venue': 'Conference on Robotic Learning (CoRL), 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}