Sammanfattning av denna webbsida: Autonom landning av ett obemannade luftfartyg eller en drönare är ett utmanande problem för forskarsamhället inom robotteknik. Tidigare forskare har försökt lösa detta problem genom att kombinera flera sensorer som globala positioneringssystem (GPS) mottagare, tröghetsmätningsenhet, och flera kamerasystem. Även om dessa inflygningar med framgång uppskattar ett obemannade luftfartygs placering under landning, krävs många kalibreringsprocesser för att uppnå god detektionsnoggrannhet. Dessutom bör fall där drönare arbetar i heterogena områden utan GPS-signal beaktas. För att lösa dessa problem bestämde vi oss för hur vi på ett säkert sätt kan landa en drönare i en GPS-förnekad miljö med hjälp av vår fjärrmarkörbaserad spårningsalgoritm baserad på en enda synlig ljuskamerasensor. Istället för att använda handgjorda funktioner innehåller vår algoritm ett konvolutionellt neuralt nätverk som heter LightDenseYOLO för att extrahera utbildade funktioner från en ingångsbild för att förutsäga en markörs läge genom synlig ljuskamerasensor på drönare. Experimentella resultat visar att vår metod avsevärt överträffar toppmoderna objektspårare som både använder och inte använder konvolutionella neurala nätverk i termer av både noggrannhet och processtid.
I den tidigare studien, Nguyen et al. föreslog en snabb och noggrann markör spårning algoritm för autonom landning av UAVs baserat på en högupplöst synlig-ljus kamera sensor utrustad på en drönare REF.
LightDenseYOLO: A Fast and Accurate Marker Tracker for Autonomous UAV Landing by Visible Light Camera Sensor on Drone
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Engineering', 'Computer Science']}