論文の概要: Control Design of Autonomous Drone Using Deep Learning Based Image
Understanding Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.12886v3
- Date: Wed, 16 Sep 2020 01:23:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-09 04:17:22.736884
- Title: Control Design of Autonomous Drone Using Deep Learning Based Image
Understanding Techniques
- Title（参考訳）: ディープラーニングに基づく画像理解技術を用いた自律ドローンの制御設計
- Authors: Seid Miad Zandavi, Vera Chung, Ali Anaissi
- Abstract要約: 本稿では,室内の騒音や不確実性を考慮して,自律飛行を行うための制御器の入力として画像を使用する新しい枠組みを提案する。
ノイズの多い環境下でドローン/クワッドコプターの飛行安定性を向上させるために, 微分フィルタを用いた新しいPIDA制御を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0953917735844645
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a new framework to use images as the inputs for the
controller to have autonomous flight, considering the noisy indoor environment
and uncertainties. A new Proportional-Integral-Derivative-Accelerated (PIDA)
control with a derivative filter is proposed to improves drone/quadcopter
flight stability within a noisy environment and enables autonomous flight using
object and depth detection techniques. The mathematical model is derived from
an accurate model with a high level of fidelity by addressing the problems of
non-linearity, uncertainties, and coupling. The proposed PIDA controller is
tuned by Stochastic Dual Simplex Algorithm (SDSA) to support autonomous flight.
The simulation results show that adapting the deep learning-based image
understanding techniques (RetinaNet ant colony detection and PSMNet) to the
proposed controller can enable the generation and tracking of the desired point
in the presence of environmental disturbances.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,室内環境の騒音や不確実性を考慮して,制御器の入力として画像を利用する新しい枠組みを提案する。
騒音環境下でのドローン/クアドコプターの飛行安定性を向上し,物体と深度検出技術を用いた自律飛行を可能にするため,微分フィルタを用いたpida制御を提案する。
数学的モデルは、非線形性、不確実性、結合の問題に対処することで、高い忠実度を持つ正確なモデルから導かれる。
提案したPIDAコントローラは、Stochastic Dual Simplex Algorithm (SDSA) によって自動飛行をサポートするように調整されている。
シミュレーションの結果,深層学習に基づく画像理解手法(retinanet ant colony detectionとpsmnet)を,提案する制御器に適用することで,環境障害発生時の所望地点の生成と追跡が可能となった。
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