Vision Object-Oriented Augmented Sampling-Based Autonomous Navigation for Micro Aerial Vehicles
Vision Object-Oriented Augmented Sampling-Based Autonomous Navigation for Micro Aerial Vehicles
复制标题
基于视觉对象的增强采样微型飞行器自主导航
DOI：
10.3390/drones5040107
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发表时间：
2021-09
期刊：
影响因子：
4.8
通讯作者：
Zhihua Yang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xishuang Zhao;Jingzheng Chong;Xiaohan Qi;Zhihua Yang
微型飞行器在未知环境中的自主导航不仅需要探索其时变的环境，还需要时刻确保飞行的完全安全。目前的研究针对的是对潜在勘探价值的估计，忽视了安全问题，特别是在环境杂乱和没有先验知识的情况下。针对这一问题，提出了一种面向视觉对象的环境探测自主导航方法，通过提取空间结构信息和选择临时目标点，提出了一种基于B-Spline函数的局部轨迹重规划算法。提出的方法在各种杂乱的环境中进行了评估，例如森林、建筑区和矿山。实验结果表明，所提出的自主导航系统能够有效地完成全局轨迹，在此过程中始终能与环境中的多个障碍物保持适当的安全距离。
Autonomous navigation of micro aerial vehicles in unknown environments not only requires exploring their time-varying surroundings, but also ensuring the complete safety of flights at all times. The current research addresses estimation of the potential exploration value neglect of safety issues, especially in situations with a cluttered environment and no prior knowledge. To address this issue, we propose a vision object-oriented autonomous navigation method for environment exploration, which develops a B-spline function-based local trajectory re-planning algorithm by extracting spatial-structure information and selecting temporary target points. The proposed method is evaluated in a variety of cluttered environments, such as forests, building areas, and mines. The experimental results show that the proposed autonomous navigation system can effectively complete the global trajectory, during which an appropriate safe distance could always be maintained from multiple obstacles in the environment.
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DOI：
10.1007/978-3-030-20190-6
发表时间：
2020
期刊：
Studies in Computational Intelligence
影响因子：
--
作者：
Dan Gazebo Sebagai;Media Pembelajaran;Robot Interaktif;Abdul Jalil
通讯作者：
Dan Gazebo Sebagai;Media Pembelajaran;Robot Interaktif;Abdul Jalil
影响因子：
9.2
作者：
Karaman, Sertac;Frazzoli, Emilio
通讯作者：
Frazzoli, Emilio
DOI：
10.1007/978-3-030-43089-4_20
发表时间：
2016
期刊：
2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
影响因子：
--
作者：
Peter R. Florence;John Carter;Russ Tedrake
通讯作者：
Peter R. Florence;John Carter;Russ Tedrake
DOI：
10.2495/safe070301
发表时间：
2007-06
期刊：
WIT Transactions on the Built Environment
影响因子：
--
作者：
D. Calisi;A. Farinelli;L. Iocchi;D. Nardi
通讯作者：
D. Calisi;A. Farinelli;L. Iocchi;D. Nardi
DOI：
10.1109/icra.2011.5980508
发表时间：
2011-05
期刊：
2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation
影响因子：
--
作者：
A. Bry;N. Roy
通讯作者：
A. Bry;N. Roy