スパースゲートリカレントネットワークによる自律ドローンレーシングのためのイベントベースナビゲーション【JST・京大機械翻訳】

Andersen Kristoffer Fogh; Pham Huy Xuan; Ugurlu Halil Ibrahim; Kayacan Erdal

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212035841476 整理番号：22P0325617

スパースゲートリカレントネットワークによる自律ドローンレーシングのためのイベントベースナビゲーション【JST・京大機械翻訳】

Event-based Navigation for Autonomous Drone Racing with Sparse Gated Recurrent Network

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発行年： 2022年04月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月05日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

イベントベースビジョンは,動きぼけを導入することなく,有望な高速応答,低いエネルギー消費,およびより低い帯域幅によって,ロボットに対する認識タスクを既に革命した。本研究では,レーストラックにおけるゲートを検出するためのスパース畳込みを利用したゲートリカレントユニットに基づく新しい深層学習法を,自律ドローンレース問題に対するイベントベースビジョンを用いて提案した。リアルタイムで典型的な自律ドローンレーストラックを安全にナビゲートできる実際のロボットプラットフォーム上の知覚パイプラインの効率と有効性を実証した。実験を通して,著者らは,シミュレーションされたイベントデータに関する提案したゲートリカレントユニットと事前訓練モデルによるイベントベースビジョンがゲート検出精度を著しく改善することを示した。さらに,シミュレーションおよび実際のデータシーケンスの両方から成るイベントベースのドローンレースデータセットは公開されている。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

ロボットの運動・制御 , 人工知能 , 航空機

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