Abstract-Building på vårt tidigare arbete [1], i detta dokument visar vi hur det är möjligt att förbättra flygkontrollen av en MAV som upplever aerodynamiska störningar orsakade av objekt på dess väg. Förutsägelser baserade på lågupplösta djupbilder tagna på avstånd ingår i flygkontrollslingan på gasledningskanalen eftersom detta justeras för att rikta oavbruten nivåflygning. Vi visar att en statistiskt signifikant förbättring (p < < 0,001) är möjlig för vissa vanliga hinder såsom rutor och steg, jämfört med att använda konventionell feedback-enbart kontroll. Vår strategi och resultat är uppmuntrande mot mer autonoma MAV prospekteringsstrategier.
Detta system införlivades senare i kontrollslingan REF.
Improving MAV control by predicting aerodynamic effects of obstacles
{'venue': '2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}