論文の概要: Vision-based Learning for Drones: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05019v2
- Date: Tue, 2 Jan 2024 06:13:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-03 19:27:01.971593
- Title: Vision-based Learning for Drones: A Survey
- Title（参考訳）: ドローンの視覚に基づく学習 : 調査
- Authors: Jiaping Xiao, Rangya Zhang, Yuhang Zhang, and Mir Feroskhan
- Abstract要約: 先進的なサイバー物理システムとしてのドローンは、視覚ベースの学習の出現とともに、変貌を遂げている。
このレビューでは、ドローンにおける視覚に基づく学習の包括的概要を提供し、その運用能力の向上における重要な役割を強調している。
我々は、単一エージェントシステムからより複雑なマルチエージェントおよび異種システムシナリオまで、学習機能を備えた視覚ベースのドローンの様々な応用について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.280979348722635
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Drones as advanced cyber-physical systems are undergoing a transformative
shift with the advent of vision-based learning, a field that is rapidly gaining
prominence due to its profound impact on drone autonomy and functionality.
Different from existing task-specific surveys, this review offers a
comprehensive overview of vision-based learning in drones, emphasizing its
pivotal role in enhancing their operational capabilities under various
scenarios. We start by elucidating the fundamental principles of vision-based
learning, highlighting how it significantly improves drones' visual perception
and decision-making processes. We then categorize vision-based control methods
into indirect, semi-direct, and end-to-end approaches from the
perception-control perspective. We further explore various applications of
vision-based drones with learning capabilities, ranging from single-agent
systems to more complex multi-agent and heterogeneous system scenarios, and
underscore the challenges and innovations characterizing each area. Finally, we
explore open questions and potential solutions, paving the way for ongoing
research and development in this dynamic and rapidly evolving field. With
growing large language models (LLMs) and embodied intelligence, vision-based
learning for drones provides a promising but challenging road towards
artificial general intelligence (AGI) in 3D physical world.
- Abstract（参考訳）: 高度なサイバーフィジカルシステムとしてのドローンは、ドローンの自律性と機能に大きな影響を与え、急速に注目を集めているビジョンベースの学習の出現によって、変革的な変化を遂げている。
これまでのタスク固有の調査とは違って、このレビューはドローンにおけるビジョンベースの学習の包括的な概要を提供し、様々なシナリオにおける運用能力の強化において重要な役割を強調する。
まず、視覚に基づく学習の基本原則を解明し、ドローンの視覚的認識と意思決定プロセスを大幅に改善する方法を強調します。
次に,視覚に基づく制御手法を,知覚制御の観点から間接的,半間接的,終末的なアプローチに分類する。
単一エージェントシステムからより複雑なマルチエージェントおよびヘテロジニアスシステムシナリオまで,学習能力を備えた視覚ベースのドローンのさまざまな応用について検討し,各領域を特徴付ける課題とイノベーションを強調する。
最後に、オープン質問と潜在的な解決策を探求し、この動的かつ急速に進化する分野における継続的な研究と開発への道を開く。
大型言語モデル(LLM)とインボディードインテリジェンス(インテリジェンス)の増大により、ドローンの視覚に基づく学習は、3D物理世界の人工知能(AGI)への有望だが挑戦的な道のりを提供する。
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