无人驾驶飞行器（UAV）在人口密集地区的安全自主着陆是城市成功部署的一个重要方面，特别是在紧急着陆情况下。然而，在真实场景中验证自主着陆是一项具有挑战性的任务，涉及到人员受伤的高风险。在这项工作中，我们提出了一个框架，用于实时安全和彻底评估基于视觉的自主着陆在人口密集的场景中，使用摄影现实的虚拟环境。我们建议使用虚幻图形引擎和AirSim插件对无人机进行模拟，并在人口密集的情况下基于视觉检测安全着陆区（SLZ）的自主着陆策略进行评估。然后，我们研究了两种不同的选择 “最佳 “SLZ的标准，并在不同的场景和条件下，在城市场景中不同的人群分布（包括移动的人群）下，对虚拟无人机的自主降落进行了评估。我们评估了不同的指标来量化着陆策略的性能，建立了一个基线来与这一挑战性任务中的未来工作进行比较，并通过重要的随机迭代来分析它们。
《Visual-based Safe Landing for UAVs in Populated Areas: Real-time Validation in Virtual Environments》
论文地址
:http://arxiv.org/abs/2203.13792v1
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