論文の概要: UAS Navigation in the Real World Using Visual Observation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12125v1
• Date: Thu, 25 Aug 2022 14:40:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-26 13:54:59.308915
• Title: UAS Navigation in the Real World Using Visual Observation
• Title（参考訳）: 視覚観測による実世界のUASナビゲーション
• Authors: Yuci Han, Jianli Wei, Alper Yilmaz
• Abstract要約: 本稿では,実世界における長距離ビジュアルナビゲーションのためのUASナビゲーション手法を提案する。 本システムは,強化学習(RL)と画像マッチング手法を組み合わせたシステムである。 我々は,UASが現実のシナリオにおいて最短経路で出発点から数百メートル離れた目的地への航路を学習できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4297070083645048
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel end-to-end Unmanned Aerial System (UAS) navigation approach for long-range visual navigation in the real world. Inspired by dual-process visual navigation system of human's instinct: environment understanding and landmark recognition, we formulate the UAS navigation task into two same phases. Our system combines the reinforcement learning (RL) and image matching approaches. First, the agent learns the navigation policy using RL in the specified environment. To achieve this, we design an interactive UASNAV environment for the training process. Once the agent learns the navigation policy, which means 'familiarized themselves with the environment', we let the UAS fly in the real world to recognize the landmarks using image matching method and take action according to the learned policy. During the navigation process, the UAS is embedded with single camera as the only visual sensor. We demonstrate that the UAS can learn navigating to the destination hundreds meters away from the starting point with the shortest path in the real world scenario.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、現実世界における長距離視覚ナビゲーションのための、新しいエンドツーエンド無人航空システム(uas)ナビゲーション手法を提案する。 環境理解とランドマーク認識という,人間の本能の二重プロセス視覚ナビゲーションシステムに着想を得て,UASナビゲーションタスクを2つの相に定式化する。 本システムは,強化学習(RL)と画像マッチングを併用する。 まず、エージェントは、指定された環境でRLを用いてナビゲーションポリシーを学習する。 そこで我々は,トレーニングプロセスのための対話型UASNAV環境を設計する。 エージェントが「環境に慣れている」という意味のナビゲーションポリシーを学習すると、UASは画像マッチング手法を用いてランドマークを認識させ、学習されたポリシーに従って行動を取る。 ナビゲーションプロセスの間、UASは唯一の視覚センサーとして単一のカメラが埋め込まれている。 我々は,UASが現実のシナリオにおいて最短経路で出発点から数百メートル離れた目的地への航路を学習できることを実証した。

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