Autonom inomhusnavigering av Micro Aerial Vehicles (MAVs) har många utmaningar. En huvudorsak är att GPS har begränsad precision i inomhusmiljöer. Det ytterligare faktum att MAVs inte kan bära tung vikt eller strömförande sensorer, såsom avståndsmätare, gör inomhus autonoma navigering en utmanande uppgift. I detta dokument föreslår vi ett praktiskt system där en quadcopter autonomt navigerar inomhus och hittar ett specifikt mål, dvs. en bokpåse, med hjälp av en enda kamera. En djupt lärande modell, Convolutional Neural Network (ConvNet), används för att lära sig en controller strategi som efterliknar en expert pilot val av handling. Vi visar vårt systems prestanda genom realtidsexperiment på olika inomhusplatser. För att förstå mer om vårt utbildade nätverk använder vi flera visualiseringstekniker.
Kim och Chen REF utbildade en DCNN-modell för att lära sig en kontrollstrategi, för att navigera robot i inomhusscenariot.
Deep Neural Network for Real-Time Autonomous Indoor Navigation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}