|
|
Obstacle Avoidance in UAVs: Using a Bug-Inspired Algorithm and Neural Network-Based RGB Camera Collision Prediction
Raichl, Petr ; Marcoň, Petr ; Janoušek, Jiří
Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are increasingly deployed in complex environments for various applications, necessitating advanced obstacle avoidance capabilities to ensure safety and mission success. Inspired by the simplicity and effectiveness of biological navigation strategies, this study introduces a novel approach to UAV obstacle avoidance, leveraging the principles of the bug algorithm combined with the predictive power of neural networks. We propose a hybrid model that integrates a lightweight neural network to predict potential collisions in real-time. Our methodology employs a two-stage process: first, the neural network assesses the immediate risk of collision; second, the bug algorithm-inspired decision-making process determines the UAV’s maneuvering actions to navigate without crashing to obstacles. The approach was tested both in simulation and real outdoor experiments.
|
|
|
Detekce kolizí vozidel
Kruták, Martin ; Sochor, Jakub (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce popisuje systém pro detekci a vícenásobné sledování vozidel z dohledových kamer s detekcí kolizí. Práce je zaměřena na detekci a predikci kolize vozidel na dálnicích v jednom směru jízdy. Systém není plně automatický, tudíž vyžaduje počáteční nastavení (např. čáry vymezující pruhy na silnici) pro svou správnou funkčnost. Problém je řešen tak, že je nejdříve získána přesná kontura vozidla. Poté je vypočteno těžiště této kontury. Na základě tohoto těžiště je každému vozidlu přidělen jízdní pruh, ve kterém se pohybuje a každé vozidlo je poté sledováno individuálně. Práce dále představuje metodu predikce a detekce kolize. Pro tuto část je vytvořen obdélník kolem přízemní části vozidla. Tento obdélník je poté zvětšen a vyhodnocován proti obdélníkům jiných vozidel. Objekty, jejichž obdélníky se překrývají jsou předmětem dalšího sledování možné kolize. Experimentální výsledky ukazují 72% přesnost konstrukce přízemního obdélníku jakožto základního stavebního kamene v navrženém systému pro detekci kolizí. Výhody systému jsou v jeho možnostech využití v kamerových systémech, které monitorují provoz na dálnicích.
|
|
|
Detekce kolizí vozidel
Kruták, Martin ; Sochor, Jakub (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce popisuje systém pro detekci a vícenásobné sledování vozidel z dohledových kamer s detekcí kolizí. Práce je zaměřena na detekci a predikci kolize vozidel na dálnicích v jednom směru jízdy. Systém není plně automatický, tudíž vyžaduje počáteční nastavení (např. čáry vymezující pruhy na silnici) pro svou správnou funkčnost. Problém je řešen tak, že je nejdříve získána přesná kontura vozidla. Poté je vypočteno těžiště této kontury. Na základě tohoto těžiště je každému vozidlu přidělen jízdní pruh, ve kterém se pohybuje a každé vozidlo je poté sledováno individuálně. Práce dále představuje metodu predikce a detekce kolize. Pro tuto část je vytvořen obdélník kolem přízemní části vozidla. Tento obdélník je poté zvětšen a vyhodnocován proti obdélníkům jiných vozidel. Objekty, jejichž obdélníky se překrývají jsou předmětem dalšího sledování možné kolize. Experimentální výsledky ukazují 72% přesnost konstrukce přízemního obdélníku jakožto základního stavebního kamene v navrženém systému pro detekci kolizí. Výhody systému jsou v jeho možnostech využití v kamerových systémech, které monitorují provoz na dálnicích.
|
host ::
RSS.