Abstract-This paper presenterar vår metod för att möjliggöra en UAV fyrhjuling, utrustad med en monokulär kamera, för att autonomt undvika kollisioner med hinder i ostrukturerade och okända inomhusmiljöer. Jämfört med hinderundvikande i markfordonsrobotar medför UAV-navigering ytterligare utmaningar eftersom UAV-rörelsen inte längre är begränsad till en väldefinierad inomhusmiljö eller gatumiljö. Horisontella strukturer i inomhus- och utomhusmiljöer som dekorativa föremål, möbler, takfläktar, skylttavlor, trädgrenar etc. blir också relevanta hinder till skillnad från dem för markfordonsrobotar. Således är metoder för hinderundvikande utvecklade för markrobotar klart otillräckliga för UAV navigering. Nuvarande kontrollmetoder som använder monokulära bilder för att undvika UAV-hinder är starkt beroende av miljöinformation. Dessa styrenheter behåller inte fullt ut och utnyttjar den omfattande information som finns tillgänglig om omgivningen för beslutsfattande. Vi föreslår en djupt förstärkande inlärning baserad metod för UAV hinderundvikande (OA) och autonom undersökning som är kapabel att göra exakt samma. Den avgörande idén i vår metod är begreppet partiell observerbarhet och hur UAV kan behålla relevant information om miljöstrukturen för att kunna fatta bättre framtida navigeringsbeslut. Vår OA-teknik använder återkommande neurala nätverk med temporal uppmärksamhet och ger bättre resultat jämfört med tidigare arbeten när det gäller avstånd som täcks under navigering utan kollisioner. Dessutom har vår teknik en hög inferenshastighet (en nyckelfaktor i robottillämpningar) och är energieffektiv eftersom den minimerar UAV:s oscillerande rörelse och minskar kraftslöseriet.
REF använder återkommande neurala nätverk med tidsmässig uppmärksamhet för att förverkliga UAV hinderundvikande och autonom prospektering.
Memory-based Deep Reinforcement Learning for Obstacle Avoidance in UAV with Limited Environment Knowledge
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}