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Erschienen in:
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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Vision and Learning for Deliberative Monocular Cluttered Flight

verfasst von : Debadeepta Dey, Kumar Shaurya Shankar, Sam Zeng, Rupesh Mehta, M. Talha Agcayazi, Christopher Eriksen, Shreyansh Daftry, Martial Hebert, J. Andrew Bagnell

Erschienen in: Field and Service Robotics

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Cameras provide a rich source of information while being passive, cheap and lightweight for small Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). In this work we present the first implementation of receding horizon control, which is widely used in ground vehicles, with monocular vision as the only sensing mode for autonomous UAV flight in dense clutter. Two key contributions make this possible: novel coupling of perception and control via relevant and diverse, multiple interpretations of the scene around the robot, leveraging recent advances in machine learning to showcase anytime budgeted cost-sensitive feature selection, and fast non-linear regression for monocular depth prediction. We empirically demonstrate the efficacy of our novel pipeline via real world experiments of more than 2 kms through dense trees with an off-the-shelf quadrotor. Moreover our pipeline is designed to combine information from other modalities like stereo and lidar.

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Literatur
1.
Agarwal, A., Kakade, S.M., Karampatziakis, N., Song, L., Valiant, G.: Least squares revisited: scalable approaches for multi-class prediction. arXiv preprint arXiv:​1310.​1949 (2013)
2.
Bachrach, A., He, R., Roy, N.: Autonomous flight in unknown indoor environments. Int. J. Micro Air Veh. (2009)
3.
Batra, D., Yadollahpour, P., Guzman-Rivera, A., Shakhnarovich, G.: Diverse m-best solutions in markov random fields. In: Computer Vision-ECCV 2012, pp. 1–16. Springer (2012)
4.
Beyeler, A., Zufferey, J.C., Floreano, D.: Vision-based control of near-obstacle flight. Auton. Robots (2009)
5.
Buehler, M., Iagnemma, K., Singh, S.: Special issue on the 2007 darpa urban challenge, part i, ii, iii. JFR (2008)
6.
Coulter, R.C.: Implementation of the pure pursuit path tracking algorithm. Tech. rep, DTIC Document (1992)
7.
Dalal, N., Triggs, B., Schmid, C.: Human detection using oriented histograms of flow and appearance. In: ECCV (2006)
8.
Davies, E.R.: Machine vision: theory, algorithms, practicalities (2004)
9.
Dey, D., Geyer, C., Singh, S., Digioia, M.: A cascaded method to detect aircraft in video imagery. IJRR (2011)
10.
Dey, D., Liu, T.Y., Hebert, M., Bagnell, J.A.D.: Contextual sequence optimization with application to control library optimization. In: RSS (2012)
11.
Farnebäck, G.: Two-frame motion estimation based on polynomial expansion. In: Image Analysis (2003)
12.
Green, C., Kelly, A.: Optimal sampling in the space of paths: preliminary results. Tech. Rep. CMU-RI-TR-06-51, Robotics Institute, Pittsburgh, PA (2006)
13.
Harris, C., Stephens, M.: A combined corner and edge detector. In: Alvey Vision Conference (1988)
14.
Helgason, S.: Support of radon transforms. Adv. Math. (1980)
15.
Hoiem, D., Efros, A.A., Hebert, M.: Geometric context from a single image. In: ICCV (2005)
16.
Honegger, D., Meier, L., Tanskanen, P., Pollefeys, M.: An open source and open hardware embedded metric optical flow cmos camera for indoor and outdoor applications. In: ICRA (2013)
17.
Hu, H., Grubb, A., Bagnell, J.A., Hebert, M.: Efficient feature group sequencing for anytime linear prediction. arXiv:​1409.​5495 (2014)
18.
Kelly, A., et al.: Toward reliable off road autonomous vehicles operating in challenging environments. IJRR (2006)
19.
Klein, G., Murray, D.: Parallel tracking and mapping for small ar workspaces. In: ISMAR (2007)
20.
Knepper, R., Mason, M.: Path diversity is only part of the problem. In: ICRA (2009)
21.
Langford, J., Li, L., Strehl, A.: Vowpal Wabbit (2007)
22.
Li, C., Kitani, K.M.: Pixel-level hand detection in ego-centric videos. In: CVPR (2013)
23.
Matthies, L., Brockers, R., Kuwata, Y., Weiss, S.: Stereo vision-based obstacle avoidance for micro air vehicles using disparity space. In: ICRA (2014)
24.
Newcombe, R.A., Lovegrove, S.J., Davison, A.J.: Dtam: dense tracking and mapping in real-time. In: ICCV (2011)
25.
Quigley, M., Conley, K., Gerkey, B.P., Faust, J., Foote, T., Leibs, J., Wheeler, R., Ng, A.Y.: Ros: an open-source robot operating system. In: ICRA Workshop on Open Source Software (2009)
26.
Ross, S., Melik-Barkhudarov, N., Shankar, K.S., Wendel, A., Dey, D., Bagnell, J.A., Hebert, M.: Learning monocular reactive uav control in cluttered natural environments. In: ICRA (2013)
27.
Saxena, A., Chung, S.H., Ng, A.Y.: Learning depth from single monocular images. In: NIPS (2005)
28.
Scherer, S., Singh, S., Chamberlain, L.J., Elgersma, M.: Flying fast and low among obstacles: methodology and experiments. IJRR (2008)
29.
Schmid, K., Lutz, P., Tomić, T., Mair, E., Hirschmüller, H.: Autonomous vision-based micro air vehicle for indoor and outdoor navigation. JFR (2014)
30.
Srinivasan, M.V.: Visual control of navigation in insects and its relevance for robotics. Curr. Opin. Neurobiol. (2011)
31.
Tomasi, C., Kanade, T.: Detection and tracking of point features. School of Computer Science, Carnegie Mellon University (1991)
32.
Wendel, A., Maurer, M., Graber, G., Pock, T., Bischof, H.: Dense reconstruction on-the-fly. In: CVPR (2012)
Metadaten
Titel
Vision and Learning for Deliberative Monocular Cluttered Flight
verfasst von
Debadeepta Dey
Kumar Shaurya Shankar
Sam Zeng
Rupesh Mehta
M. Talha Agcayazi
Christopher Eriksen
Shreyansh Daftry
Martial Hebert
J. Andrew Bagnell
Copyright-Jahr
2016
Buch
Field and Service Robotics

Print ISBN: 978-3-319-27700-4

Electronic ISBN: 978-3-319-27702-8

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-27702-8_26

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    Bildnachweise