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Navegación Autónoma de Drones Optimizada Usando Doble Aprendizaje por Refuerzo Profundo para una Captura de Imágenes 3D en Tiempo Real Mejorada

Autores: Sánchez-Soriano, Javier; Rojo-Gala, Miguel Ángel; Pérez-Pérez, Guillermo; Bemposta Rosende, Sergio; Gordo-Herrera, Natalia

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Navegación Autónoma de Drones Optimizada Usando Doble Aprendizaje por Refuerzo Profundo para una Captura de Imágenes 3D en Tiempo Real Mejorada


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Robótica

Palabras clave

Sistema propuesto
Creación automática
Mallas 3D
Drones
Cámaras RGB monoculares
Fotogrametría

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El sistema propuesto asiste en la creación automática de mallas tridimensionales (3D) para todo tipo de objetos, edificios o escenarios, utilizando drones con cámaras RGB monoculares. Todos estos objetivos son grandes y se encuentran al aire libre, lo que hace posible el uso de drones para su captura. Existen herramientas de fotogrametría en el mercado para la creación de modelos 2D y 3D utilizando drones, pero este proceso no está completamente automatizado, a diferencia del sistema propuesto en este trabajo, y se realiza manualmente con un plan de vuelo previamente definido y después de un procesamiento manual de las imágenes capturadas. El sistema propuesto funciona de la siguiente manera: después de que se indica la región a modelar, comienza el proceso de captura de imágenes. Este proceso se lleva a cabo automáticamente, con el dispositivo decidiendo siempre la ruta óptima y el encuadre a seguir para capturar todos los ángulos y detalles. Para lograr esto, se entrena utilizando la técnica de inteligencia artificial de Redes Duales de Aprendizaje por Refuerzo (Double Deep Q-Learning Networks) para obtener una malla 3D completa del objetivo.

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