Mar, 2020

基于神经形态进化的微型飞行器高速离场着陆控制

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TL;DR通过仿生学方法，利用视觉流量分歧的微距离航空器降落的演进尖峰神经网络进行控制，展示了控制环路中脉冲神经网络在真实世界中的实际应用，并提供了有关成功解决分歧式着陆问题所需资源的见解。
flying insectsvision-based navigationspiking neural networksmicro air vehiclesdivergence-based landing
发现论文，激发创造
  • 基于神经形态学的自主无人机飞行视觉和控制

    通过第一次完全使用神经形态学视觉控制系统来自由控制飞行的实验，研究使用事件处理相机数据和脉冲神经网络实现无人驾驶和智能飞行机器人等基础任务的关键技术。

    Mar, 2023

  • 基于事件光流的微型飞行器垂直降落

    本文介绍了一种将事件驱动的光流估计集成到飞行机器人控制环路中的算法，并开发了一个基于事件驱动光流的恒定离散降落控制器，实现了快速准确的降落动作。

    Jan, 2017

  • 基于昆虫启发稀疏神经网络的视觉路线跟随

    本文比较了虫子灵感启发的稀疏神经网络 FlyHash 模型与类似但不稀疏的模型在体感导航任务中的效率，并得出结论：FlyHash 模型在数据编码方面尤其高效。

    Mar, 2023

  • 神经 - 飞行使飞行在强风中快速学习成为可能

    本文发现不同风条件下的空气动力学共享相同的表示，但风特定部分存在于低维空间中，提出了基于深度学习和领域敌对不变元学习的学习方法 Neural-Fly，该方法只利用 12 分钟的飞行数据，可以在线快速自适应，实现了无人机在动态高速风下精确飞行控制。

    May, 2022

  • 从果蝇到机器人：具有动态停歇的小型四轴飞行器的倒立着陆

    小型四旋翼飞行器通过模拟得到的控制策略以及领域随机化和系统识别技术实现了成功的倒置降落行为，模拟了在苍蝇中观察到的行为。

    Feb, 2024

  • 基于 DNN 的 64mW 自主纳米无人机视觉导航引擎

    本文介绍了一种用于小型自主飞行器（如无人机）的自主导航引擎，此引擎基于神经网络和并行低功耗计算平台 GAP8，可以使得纳米无人机在严格的实时约束下完整地执行复杂的深度卷积神经网络，以实现闭环端到端可视化导航，同时系统耗能相对较小，且不会对飞行结果进行任何妥协。

    May, 2018

  • 基于深度神经网络的低空自主微型飞行器路径导航及环境感知技术

    该研究提出了一种使用廉价的现成硬件构建的微型飞行器系统，其利用名为 TrailNet 的深度神经网络自主跟踪树林等户外环境中的小路，结合视觉感知技术，包括对象检测和视觉里程计模块，以实现更加稳定和准确的飞行。

    May, 2017

  • 基于视觉的航空器在海洋船只上降落控制

    本文探讨了使用基于图像的视觉伺服控制解决空中载具（如四旋翼无人机）在移动平台上的着陆问题。首先介绍了四旋翼飞行器的数学模型，然后设计内环控制。在第二阶段中，利用纹理目标平面上的图像特征来推导基于视觉的控制定律。使用降落目标中一组地标的球形质心的图像作为位置测量，而平移光流作为速度测量。使用可观察特征来表达基于视觉的系统的运动学，并且所提出的控制定律确保收敛，无需估计视觉系统与目标之间的未知距离，同时保证该距离始终保持严格为正，避免意外碰撞。通过 MATLAB 和 3D 仿真软件 Gazebo 对所提出的控制定律进行了评估。对于移动目标的不同速度配置文件，提供了四旋翼无人机的仿真结果，展示了所提出控制器的鲁棒性。

    Apr, 2024

  • 神经降落器：使用学得动力学进行稳定的无人机降落控制

    本文提出了一种基于深度学习的鲁棒非线性控制器，提高了四旋翼降落时的控制性能，并通过实验证明了该控制器在降落和横向轨迹跟踪方面均显著优于传统的非线性控制方法。

    Nov, 2018

  • ColibriUAV: 一种超快、节能的神经型边缘处理的 UAV 平台，具有事件和帧感相结合的相机

    本文介绍了一种名为 ColibriUAV 的无人机平台，其中集成了基于帧和事件的摄像头接口，以提高感知效率和感知任务的鲁棒性，并实现了低功耗和低延迟，使之非常适合于低延迟自主纳米无人机领域。

    May, 2023