We present our latest research in learning deep sensorimotor policies for agile, vision-based quadrotor flight. We show methodologies for the successful transfer of such policies from simulation to the real world. In addition, we discuss the open research questions that still need to be answered to improve the agility and robustness of autonomous drones toward human-pilot performance.


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    Titel :

    Learning Agile, Vision-Based Drone Flight: From Simulation to Reality


    Weitere Titelangaben:

    Springer Proceedings in Advanced Robotics


    Beteiligte:
    Billard, Aude (Herausgeber:in) / Asfour, Tamim (Herausgeber:in) / Khatib, Oussama (Herausgeber:in) / Scaramuzza, Davide (Autor:in) / Kaufmann, Elia (Autor:in)

    Kongress:

    The International Symposium of Robotics Research ; 2022 ; Geneva, Switzerland September 25, 2022 - September 30, 2022



    Erscheinungsdatum :

    08.03.2023


    Format / Umfang :

    8 pages





    Medientyp :

    Aufsatz/Kapitel (Buch)


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Englisch




    Learing Agile, Vision-Based Drone Flight: From Simulation to Reality

    Scaramuzza, Davide / Kaufmann, Elia | British Library Conference Proceedings | 2022




    Vision-based drone autonomous flight device and method

    LEE HAE DONG | Europäisches Patentamt | 2021

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    Measuring drone flight-stability using computer vision

    Dezső; Dávid / Sarvajcz Kornél | DOAJ | 2018

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