ITR: Bayesian Integrated Vision, Estimation, and Control for Unmanned Aerial Vehicles
ITR:无人机的贝叶斯集成视觉、估计和控制
基本信息
- 批准号:0313350
- 负责人:
- 金额:$ 38万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2003
- 资助国家:美国
- 起止时间:2003-09-01 至 2007-08-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
This project develops an integrated Bayesian framework for vision based control of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) through fundamental research in 1) model-based nonlinear state and parameter estimation, 2) intelligent adaptive control, and 3) image processing. We specifically address how real-time video data can be processed with ground-based sensors (and on-board avionics) to extract spatial and situational information (e.g., vehicle state and model parameters). Using only stationary video cameras, information from the sequence of images are integrated with an adaptive controller that transmits actuator commands directly to the UAV. Our research infrastructure consist of an X-Cell-60 R/C helicopter with custom avionics, video cameras on the ground, and a PC ground-station to perform all necessary processingA key aspect is to go beyond traditional vision based motion estimation and tracking, utilizing new approaches to recursive Bayesian estimation allowing full coupling with the control system. Heuristically, this involves the propagation of probabilistic density estimates for the state (vehicle position, attitude, and velocities) and model parameters (mass, moments of inertia, aerodynamic forces, etc.). The vision components models the ``image likelihood'' and describes the probability of observing the image given the current state. The estimation combines the vision measurements with the dynamic vehicle model in a recursive filtering procedure using a Sigma-Point Filter (SPF) framework. SPF methods are a recent development in machine learning, and are shown to be far superior to standard EKF based estimation approaches. The intellectual merit of the research contributes to both the individual component areas as well as the integrated whole. The integration of the different components in the proposed manner represents an interdisciplinary new approach, providing new research opportunities and applications in integrated sensing, information processing, and control. Beyond basic research, the broader impact to technology includes the obvious commercial and military applications that can be studied in this controlled environment (e.g. visually assisted vertical take-off and landing for ship board helicopters, or agile maneuvering through urban environments). The core technologies can also be extended to other information technology areas from image tracking and detection, to control of complex biological systems.
该项目通过1)基于模型的非线性状态和参数估计、2)智能自适应控制和3)图像处理的基础研究,开发了一个完整的基于视觉的无人机控制的贝叶斯框架。我们具体介绍了如何使用地面传感器(和机载航空电子设备)处理实时视频数据,以提取空间和态势信息(例如,车辆状态和型号参数)。只使用固定的摄像机,来自图像序列的信息与自适应控制器集成,该控制器直接向无人机传输致动器命令。我们的研究基础设施包括一架带有定制航空电子设备的X-Cell-60 R/C直升机,地面上的摄像机,以及执行所有必要处理的PC地面站。一个关键方面是超越基于传统视觉的运动估计和跟踪,利用新的递归贝叶斯估计方法,允许与控制系统完全耦合。启发式地,这涉及到状态(车辆位置、姿态和速度)和模型参数(质量、惯性矩、气动力等)的概率密度估计的传播。视觉组件对图像似然度进行建模,并描述在给定当前状态的情况下观察图像的概率。该估计在使用Sigma-Point Filter(SPF)框架的递归滤波过程中将视觉测量与动态车辆模型相结合。SPF方法是机器学习领域的一个新发展,被证明远远优于标准的基于扩展卡尔曼滤波的估计方法。这项研究的智力价值既有助于单独的组成部分领域,也有助于整体。以建议的方式集成不同的组件代表了一种跨学科的新方法,在集成传感、信息处理和控制方面提供了新的研究机会和应用。除了基础研究,对技术的更广泛影响包括可以在这种受控环境中研究的明显的商业和军事应用(例如,舰载直升机的视觉辅助垂直起降,或在城市环境中的灵活机动)。核心技术还可以扩展到其他信息技术领域,从图像跟踪和检测,到复杂生物系统的控制。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
Eric Wan其他文献
Association of Visit-to-Visit Variability of Systolic Blood Pressure With Cardiovascular Disease and Mortality in Primary Care Chinese Patients With Type 2 Diabetes Mellitus d A Retrospective Population-Based Cohort Study
中国 2 型糖尿病初级保健患者收缩压的访视变异性与心血管疾病和死亡率的关系 d 一项基于人群的回顾性队列研究
- DOI:
- 发表时间:
2016 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Eric Wan;C. Fung;E. Y. Yu;D. Fong;J. Chen;C. Lam - 通讯作者:
C. Lam
A pipeline for enhanced multimodal 2D imaging of concrete structures
用于增强混凝土结构多模态二维成像的管道
- DOI:
10.1617/s11527-021-01803-w - 发表时间:
2021 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Sina Mehdinia;T. Schumacher;Xubo B. Song;Eric Wan - 通讯作者:
Eric Wan
Eric Wan的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
{{ truncateString('Eric Wan', 18)}}的其他基金
IDBR: Instrumentation for in Situ Biodiversity Monitoring and Automatic Classification for Flying Insects
IDBR:飞行昆虫原位生物多样性监测和自动分类仪器
- 批准号:
0552086 - 财政年份:2006
- 资助金额:
$ 38万 - 项目类别:
Continuing Grant
The Unscented Kalman Filter for Machine Learning
用于机器学习的无味卡尔曼滤波器
- 批准号:
0083106 - 财政年份:2000
- 资助金额:
$ 38万 - 项目类别:
Standard Grant
Adaptive Speech Enhancement and Signal Separation Using Robust Neural Network Estimation Techniques
使用鲁棒神经网络估计技术的自适应语音增强和信号分离
- 批准号:
9712346 - 财政年份:1997
- 资助金额:
$ 38万 - 项目类别:
Continuing Grant
RESEARCH INITIATION AWARD: New Methods in Neural Network Prediction: Using Fossil Records to Improve Solar Activity Forecasting
研究启动奖:神经网络预测新方法:利用化石记录改进太阳活动预测
- 批准号:
9410823 - 财政年份:1994
- 资助金额:
$ 38万 - 项目类别:
Continuing grant
相似国自然基金
多元纵向数据与复发事件和终止事件的Bayesian联合模型研究
- 批准号:82173628
- 批准年份:2021
- 资助金额:52 万元
- 项目类别:面上项目
三维地质模型约束下地球化学场的Bayesian-MCMC推断
- 批准号:42072326
- 批准年份:2020
- 资助金额:63 万元
- 项目类别:面上项目
基于Bayesian Kriging模型的压射机构稳健优化设计基础研究
- 批准号:51875209
- 批准年份:2018
- 资助金额:59.0 万元
- 项目类别:面上项目
X射线图像分析中的MCMC-Bayesian理论与计算方法研究
- 批准号:U1830105
- 批准年份:2018
- 资助金额:62.0 万元
- 项目类别:联合基金项目
基于Bayesian位移场的SAR图像精确配准方法研究
- 批准号:41601345
- 批准年份:2016
- 资助金额:19.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
多结局Bayesian联合生存模型及糖尿病并发症预测研究
- 批准号:81673274
- 批准年份:2016
- 资助金额:50.0 万元
- 项目类别:面上项目
基于Meta流行病学和Bayesian方法构建针刺干预无偏倚风险效果评价体系研究
- 批准号:81403276
- 批准年份:2014
- 资助金额:23.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
BtoC电子商务中基于分层Bayesian网络的信任与声誉计算理论研究
- 批准号:71302080
- 批准年份:2013
- 资助金额:20.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
基于Bayesian网络的坚硬顶板条件下煤与瓦斯突出预警控制机理研究
- 批准号:51274089
- 批准年份:2012
- 资助金额:80.0 万元
- 项目类别:面上项目
Bayesian实物期权及在信用风险决策中的应用
- 批准号:71071027
- 批准年份:2010
- 资助金额:23.0 万元
- 项目类别:面上项目
相似海外基金
Integrated IoT Sensing and Edge Computing Coupled with a Bayesian Network Model for Exposure Assessment and Targeted Remediation of Vapor Intrusion
集成物联网传感和边缘计算与贝叶斯网络模型相结合,用于暴露评估和蒸汽入侵的针对性修复
- 批准号:
10700801 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 38万 - 项目类别:
Integrated IoT Sensing and Edge Computing Coupled with a Bayesian Network Model for Exposure Assessment and Targeted Remediation of Vapor Intrusion
集成物联网传感和边缘计算与贝叶斯网络模型相结合,用于暴露评估和蒸汽入侵的针对性修复
- 批准号:
10352963 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 38万 - 项目类别:
Bayesian Inference for Heterogeneous Integrated Photonic systems
异构集成光子系统的贝叶斯推理
- 批准号:
2595924 - 财政年份:2021
- 资助金额:
$ 38万 - 项目类别:
Studentship
SHF: Small: Enabling On-Device Bayesian Neural Network Training via An Integrated Architecture-System Approach
SHF:小型:通过集成架构系统方法实现设备上贝叶斯神经网络训练
- 批准号:
2130688 - 财政年份:2021
- 资助金额:
$ 38万 - 项目类别:
Standard Grant
Elucidation of anticipation ability of ball direction in skilled athletes based on Bayesian integrated models
基于贝叶斯集成模型阐明技术运动员球向预测能力
- 批准号:
18K10890 - 财政年份:2018
- 资助金额:
$ 38万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Towards the development of integrated modelling frameworks in aquatic biogeochemistry: A Bayesian synthesis of empirical knowledge and model predictions
发展水生生物地球化学综合建模框架:经验知识和模型预测的贝叶斯综合
- 批准号:
326909-2012 - 财政年份:2016
- 资助金额:
$ 38万 - 项目类别:
Discovery Grants Program - Individual
Towards the development of integrated modelling frameworks in aquatic biogeochemistry: A Bayesian synthesis of empirical knowledge and model predictions
发展水生生物地球化学综合建模框架:经验知识和模型预测的贝叶斯综合
- 批准号:
326909-2012 - 财政年份:2015
- 资助金额:
$ 38万 - 项目类别:
Discovery Grants Program - Individual
Towards the development of integrated modelling frameworks in aquatic biogeochemistry: A Bayesian synthesis of empirical knowledge and model predictions
发展水生生物地球化学综合建模框架:经验知识和模型预测的贝叶斯综合
- 批准号:
326909-2012 - 财政年份:2014
- 资助金额:
$ 38万 - 项目类别:
Discovery Grants Program - Individual
Integrated Bayesian Deterministic and Probabilistic Modeling of Phenotype-Genotype Networks in the Metabolic System
代谢系统中表型-基因型网络的综合贝叶斯确定性和概率模型
- 批准号:
1312250 - 财政年份:2013
- 资助金额:
$ 38万 - 项目类别:
Continuing Grant
Towards the development of integrated modelling frameworks in aquatic biogeochemistry: A Bayesian synthesis of empirical knowledge and model predictions
发展水生生物地球化学综合建模框架:经验知识和模型预测的贝叶斯综合
- 批准号:
326909-2012 - 财政年份:2013
- 资助金额:
$ 38万 - 项目类别:
Discovery Grants Program - Individual