基于感知感知模型预测控制的自主无人机电力线路检查
摘要：无人机具有改变电力线路检查的潜力，可以提高生产效率，减少检查时间，改善数据质量，并消除人为操作人员的风险。目前最先进的电力线路检查系统有两个缺点：（一）控制与感知相分离，并需要关于电力线路和支架位置的准确信息；（二）避障与电力线路跟踪分离，导致在电力支架附近追踪效果不佳，因此视觉检查数据质量降低。在这项工作中，我们提出了一个模型预测控制器（MPC），通过紧密耦合感知和动作来解决这些问题。我们的控制器生成的指令可以最大化电力线路的可见性，同时安全地避开电力支架。对于电力线路检测，我们提出了一个基于轻量级学习的检测器，仅使用合成数据进行训练，并且能够将零次转移到真实世界的电力线路图像上。我们在模拟和真实世界的模型电力线路基础设施上验证了我们的系统。我们将我们的代码和数据集发布给公众。
作者：Jiaxu Xing, Giovanni Cioffi, Javier Hidalgo-Carri''o, Davide Scaramuzza
论文ID：2304.00959
分类：Robotics
分类简称：cs.RO
提交时间：2023-08-10