This paper considers the problem of finding a landing spot for a drone in a dense urban environment. The conflicting requirement of fast exploration and high resolution is solved using a multi-resolution approach, by which visual information is collected by the drone at decreasing altitudes so that spatial resolution of the acquired images increases monotonically. A probability distribution is used to capture the uncertainty of the decision process for each terrain patch. The distributions are updated as information from different altitudes is collected. When the confidence level for one of the patches becomes larger than a pre-specified threshold, suitability for landing is declared. One of the main building blocks of the approach is a semantic segmentation algorithm that attaches probabilities to each pixel of a single view. The decision algorithm combines these probabilities with a priori data and previous measurements to obtain the best estimates. Feasibility is illustrated by presenting a number of examples generated by a realistic closed-loop simulator.


翻译:本文考虑了在密集城市环境中为无人驾驶飞机寻找着陆点的问题。 快速勘探和高分辨率的矛盾要求通过多分辨率方法得到解决,即无人驾驶飞机在不断下降的高度收集视觉信息,这样获得的图像的空间分辨率就会增加单质。 概率分布用于捕捉每个地形片段的决策过程的不确定性。 分布随着不同高度的信息的收集而更新。 当一个补丁的置信度大于预先设定的阈值时, 即宣布适合着陆。 这种方法的主要构件之一是将概率与单个视图的每个像素联系起来的语义分解算法。 决定算法将这些概率与先前的数据和先前的测量结果结合起来,以获得最佳估计值。 可行性通过展示一个现实的闭环模拟器生成的一些实例来说明可行性。

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