Sammanfattning av denna webbsida: Tidsbegränsningar är den mest kritiska faktorn som möter de första respondenternas team för sök- och räddningsinsatser under efterdyningarna av naturkatastrofer och farliga områden. Utnyttjandet av robotiska lösningar för att påskynda sökuppdragen skulle bidra till att rädda liv för människor som är i behov av hjälp så snabbt som möjligt. Med ett sådant samarbete mellan människa och robot kommer det första insatsteamet med hjälp av autonoma robotlösningar att kunna lokalisera orsakssamband och möjliga offer för att kunna släppa nödpaket på sina platser. Detta dokument presenterar en design av vision-baserade neurala nätverk controller för autonom landning av en fyrhjuling på fasta och rörliga mål för Maritime Search and Rescue applikationer. Den föreslagna regulatorn kräver inte förhandsinformation om målplatsen och är helt beroende av visionssystemet för att kunna uppskatta målpositionerna. Simuleringar av den föreslagna styrenheten presenteras med ROS Gazebo-miljön och valideras experimentellt i laboratoriet med hjälp av ett Parrot AR Drone-system. Simuleringen och experimentella resultat visar den framgångsrika kontrollen av fyrhjulingen vid autonom landning på både fasta och rörliga landningsplattformar.
Almeshal m.fl. REF föreslog ett neuralt nätverk för att uppskatta målpositionen, samt en PID-kontrollant för att spåra den och utföra landning, och validerade den med en Parrot AR.Drone quadcopter.
A Vision-Based Neural Network Controller for the Autonomous Landing of a Quadrotor on Moving Targets
{'venue': 'Robotics', 'journal': 'Robotics', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}