論文の概要: Bayesian Data Augmentation and Training for Perception DNN in Autonomous Aerial Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07655v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 16:41:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:37:55.688796
• Title: Bayesian Data Augmentation and Training for Perception DNN in Autonomous Aerial Vehicles
• Title（参考訳）: 自律飛行車における知覚DNNのベイズデータ拡張と訓練
• Authors: Ashik E Rasul, Humaira Tasnim, Hyung-Jin Yoon, Ayoosh Bansal, Duo Wang, Naira Hovakimyan, Lui Sha, Petros Voulgaris,
• Abstract要約: 本研究は,航空機の知覚訓練のためのデータ拡張フレームワークを提案する。 VTOL型UAVの着地性能を評価し,貴重なデータを収集する。 このモデルは、異なる照明と気象条件下で、認識に基づく着陸の成功率を少なくとも20%改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.8604243479758376
• License:
• Abstract: Learning-based solutions have enabled incredible capabilities for autonomous systems. Autonomous vehicles, both aerial and ground, rely on DNN for various integral tasks, including perception. The efficacy of supervised learning solutions hinges on the quality of the training data. Discrepancies between training data and operating conditions result in faults that can lead to catastrophic incidents. However, collecting vast amounts of context-sensitive data, with broad coverage of possible operating environments, is prohibitively difficult. Synthetic data generation techniques for DNN allow for the easy exploration of diverse scenarios. However, synthetic data generation solutions for aerial vehicles are still lacking. This work presents a data augmentation framework for aerial vehicle's perception training, leveraging photorealistic simulation integrated with high-fidelity vehicle dynamics. Safe landing is a crucial challenge in the development of autonomous air taxis, therefore, landing maneuver is chosen as the focus of this work. With repeated simulations of landing in varying scenarios we assess the landing performance of the VTOL type UAV and gather valuable data. The landing performance is used as the objective function to optimize the DNN through retraining. Given the high computational cost of DNN retraining, we incorporated Bayesian Optimization in our framework that systematically explores the data augmentation parameter space to retrain the best-performing models. The framework allowed us to identify high-performing data augmentation parameters that are consistently effective across different landing scenarios. Utilizing the capabilities of this data augmentation framework, we obtained a robust perception model. The model consistently improved the perception-based landing success rate by at least 20% under different lighting and weather conditions.
• Abstract（参考訳）: 学習ベースのソリューションは、自律システムに信じられないほどの機能を実現しました。 空と地上の両方で自律走行車は、認識を含む様々な統合的なタスクにDNNに依存している。 教師付き学習ソリューションの有効性は、トレーニングデータの品質に依存する。 トレーニングデータと運用条件の相違は、破滅的なインシデントを引き起こします。 しかし,運用環境を広範囲に網羅した大量のコンテキスト依存データ収集は,極めて困難である。 DNNの合成データ生成技術により、多様なシナリオを簡単に探索できる。 しかし、航空車両の合成データ生成ソリューションはまだ不足している。 本研究は,高忠実度車両力学と統合された光現実性シミュレーションを利用して,航空機の知覚訓練のためのデータ拡張フレームワークを提案する。 安全着陸は自律型エアタクシーの開発において重要な課題であり、この作業の焦点として着陸操作が選択される。 様々なシナリオにおける着陸シミュレーションを繰り返し、VTOL型UAVの着陸性能を評価し、貴重なデータを収集する。 ランディング性能は、再訓練によりDNNを最適化する目的関数として使用される。 DNN再トレーニングの計算コストが高いことを考慮し,データ拡張パラメータ空間を体系的に探索し,最高の性能モデルを再学習するベイジアン最適化(Bayesian Optimization)をフレームワークに組み込んだ。 このフレームワークにより、さまざまなランディングシナリオで一貫して有効であるハイパフォーマンスなデータ拡張パラメータを特定できるようになりました。 このデータ拡張フレームワークの機能を利用することで、ロバストな知覚モデルを得た。 このモデルは、異なる照明と気象条件下で、認識に基づく着陸の成功率を少なくとも20%改善した。

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