論文の概要: Gesture Control of Micro-drone: A Lightweight-Net with Domain
Randomization and Trajectory Generators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12470v1
- Date: Sun, 29 Jan 2023 15:38:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-31 16:57:26.567839
- Title: Gesture Control of Micro-drone: A Lightweight-Net with Domain
Randomization and Trajectory Generators
- Title(参考訳): マイクロドロンのジェスチャー制御:ドメインランダム化と軌道発生器を備えた軽量ネット
- Authors: Isaac Osei Agyemang, Isaac Adjei Mensah, Sophyani Banaamwini Yussif,
Fiasam Linda Delali, Bernard Cobinnah Mawuli, Bless Lord Y. Agbley, Collins
Sey, and Joshua Berkohd
- Abstract要約: 本研究では,Gaborフィルタと空間分離型畳み込みを用いた計算効率の良い深層畳み込みニューラルネットワークを提案する。
このモデルは、人間のオペレーターがジェスチャーを介してマイクロドローンを制御するのに役立つ。
低コストのDJI Telloドローンを用いて実験を行い、計算効率のよいモデルが有望な結果を示している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Micro-drones can be integrated into various industrial applications but are
constrained by their computing power and expert pilots, a secondary challenge.
This study presents a computationally-efficient deep convolutional neural
network that utilizes Gabor filters and spatial separable convolutions with low
computational complexities. An attention module is integrated with the model to
complement the performance. Further, perception-based action space and
trajectory generators are integrated with the model's predictions for intuitive
navigation. The computationally-efficient model aids a human operator in
controlling a micro-drone via gestures. Nearly 18% of computational resources
are conserved using the NVIDIA GPU profiler during training. Using a low-cost
DJI Tello drone for experiment verification, the computationally-efficient
model shows promising results compared to a state-of-the-art and conventional
computer vision-based technique.
- Abstract(参考訳): マイクロドローンは様々な産業アプリケーションに統合できるが、その計算能力と熟練パイロットに制約されている。
本研究では,gaborフィルタと計算量の低い空間分離畳み込みを用いた計算効率の高い深層畳み込みニューラルネットワークを提案する。
パフォーマンスを補完するために、アテンションモジュールがモデルに統合される。
さらに、知覚に基づく行動空間と軌道生成器は、直感的なナビゲーションのためのモデルの予測と統合される。
この計算効率のよいモデルは、ジェスチャを介してマイクロドローンを制御する人間のオペレータを助ける。
約18%の計算リソースは、トレーニング中にNVIDIA GPUプロファイラを使用して保存される。
低コストのdji telloドローンを使って実験を行い、計算効率の良いモデルは最先端のコンピュータビジョンベースの技術と比較して有望な結果を示している。
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