Vi presenterar ett mikroantennsystem (MAV), byggt med billig off-the-shelf hårdvara, för att självständigt följa spår i ostrukturerade utomhusmiljöer som skog. Systemet introducerar ett djupt neuralt nätverk (DNN) kallas TrailNet för att uppskatta siktorientering och lateral offset av MAV med avseende på leden centrum. Den DNNbaserade controllern uppnår stabil flygning utan oscillationer genom att undvika överkonfident beteende genom en förlustfunktion som inkluderar både etikett utjämning och entropi belöning. Förutom TrailNet DNN använder systemet även visionsmoduler för miljömedvetenhet, inklusive en annan DNN för objektdetektering och en visuell odometrikomponent för att uppskatta djup i syfte att upptäcka hinder på låg nivå. Alla visionssystem körs i realtid ombord på MAV via en Jetson TX1. Vi ger detaljer om hårdvara och programvara som används, samt genomförande detaljer. Vi presenterar experiment som visar vårt systems förmåga att navigera skogsstigar mer robust än tidigare tekniker, inklusive autonoma flygningar på 1 km.
Liknande verk i REF utbildade ett djupt neuralt nätverk från video som samlats in av en fjällvandrare för att upptäcka skogsstigar.
Toward low-flying autonomous MAV trail navigation using deep neural networks for environmental awareness
{'venue': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}