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Item 987654321/52899
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題名:
CNN應用於無人機自主移動規劃之研究
A Study of CNN for Autonomous Drone Motion Planning
作者:
廖育賢
貢獻者:
資訊工程學系
關鍵詞:
Drone Racing
CNN
Gazebo
AirSim
日期:
2023
上傳時間:
2023-08-07 10:08:09 (UTC+8)
摘要:
無人機應用越來越廣泛,從早期一開始的軍用大型無人機,到現在隨處可見的小型民用無人機。近年來無人機結合深度學習,用在許多方面產業,如貨運、娛樂、農業,其中還發展出了一項競技,無人機競技比賽,從一開始由人類駕駛員操控無人機通過門,到近年由電腦駕駛員操控無人機通過門,檢測門方面技術更是有許多種,如影像檢測、感測器。本研究目的在於比較不同的影像檢測和控制操作,架構分為兩大類,前端為影像處理和特徵學習,後端為無人機飛行路線規劃和決策。實現方法為比較4種不同的CNN的差別,並在兩種不同無人機模擬器中進行測試,模擬器為Gazebo和AirSim這兩種物理模擬器,來進行無人機通過一圈門框測試,輸入訓練數據將有分為人類駕駛員操作和數學演算法的導航,作為無人機飛行操作依據,無人機操作主要分為向前移動、左右移動、左右旋轉、上下移動。結果顯示使用影像處理方式較多的方法,和無人機飛行訓練數據使用數學演算法的方法,實驗結果為最佳。本研究測試的無人機穿過門的四種方案,在實驗中取得了各種不同的結果。未來的研究可以進一步探討如何在更加複雜的環境中應用方法,而不是在模擬器中。未來研究者在實驗環境,訓練數據類型,能夠有個參考方向。
顯示於類別:
[資訊工程學系] 博碩士論文
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