論文の概要: Vision-Based Autonomous Drone Control using Supervised Learning in Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.04298v1
• Date: Wed, 9 Sep 2020 13:45:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 09:05:11.857517
• Title: Vision-Based Autonomous Drone Control using Supervised Learning in Simulation
• Title（参考訳）: 教師付き学習を用いた視覚に基づく自律ドローン制御のシミュレーション
• Authors: Max Christl
• Abstract要約: 室内環境におけるMAVの自律的ナビゲーションと着陸にSupervised Learningを用いた視覚に基づく制御手法を提案する。 我々は、低解像度画像とセンサー入力を高レベル制御コマンドにマッピングする畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練した。 我々のアプローチは、類似の強化学習アプローチよりも短いトレーニング時間を必要としており、匹敵するSupervised Learningアプローチが直面する手動データ収集の限界を克服する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Limited power and computational resources, absence of high-end sensor equipment and GPS-denied environments are challenges faced by autonomous micro areal vehicles (MAVs). We address these challenges in the context of autonomous navigation and landing of MAVs in indoor environments and propose a vision-based control approach using Supervised Learning. To achieve this, we collected data samples in a simulation environment which were labelled according to the optimal control command determined by a path planning algorithm. Based on these data samples, we trained a Convolutional Neural Network (CNN) that maps low resolution image and sensor input to high-level control commands. We have observed promising results in both obstructed and non-obstructed simulation environments, showing that our model is capable of successfully navigating a MAV towards a landing platform. Our approach requires shorter training times than similar Reinforcement Learning approaches and can potentially overcome the limitations of manual data collection faced by comparable Supervised Learning approaches.
• Abstract（参考訳）: 限られた電力と計算資源、ハイエンドセンサー機器やGPS搭載環境の欠如は、自律型マイクロアレー車両(MAV)が直面する課題である。 屋内環境におけるmavの自律ナビゲーションと着陸の文脈において,これらの課題に対処し,教師あり学習を用いたビジョンベースの制御手法を提案する。 そこで我々は,経路計画アルゴリズムによって決定された最適制御命令に従ってラベル付けされたシミュレーション環境において,データサンプルを収集した。 これらのデータサンプルに基づいて、低解像度画像とセンサー入力を高レベル制御コマンドにマッピングする畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練した。 我々は, 障害物および非障害物シミュレーション環境において, 予測可能な結果を観察し, 着陸プラットフォームへのMAVの航法に成功していることを示す。 我々のアプローチは、同様の強化学習アプローチよりも短いトレーニング時間を必要とし、同様の教師付き学習アプローチが直面する手動データ収集の制限を克服する可能性がある。

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