科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
深度学习在目标识别、自然语言处理取得了很大的成功，利用其进行辅助决策近年来成为研究热点。以采用深度学习进行无人机航迹辅助决策为研究背景，提出了一种深度残差网络模型F-RESNET。首先，网络模型主要由去除批处理化的四个残差块构建而成，通过以RGB图像数据完成训练后，对网络输入进行优化调整，将双目摄像头采集处理得到的深度图进行F-RESNET的迁移训练。F-RESNET预测的分类结果可确定无人机偏移的方向，从而辅助自主确定飞行方向。和普通卷积网络仅输入RGB图训练的方法进行比较后发现，上述方法扩展了无人机室内室外的飞行感知范围，提高了无人机对飞行方向的判断能力，在无人机的航迹规划研究中具有一定的实用价值。
