AIRA: A Low-cost IR-based Approach Towards Autonomous Precision Drone Landing and NLOS Indoor Navigation

自动无人机降落是实现完全自主无人机的重要步骤。虽然有许多利用GPS、视频、无线信号和主动声学感应来执行精确降落的方法，但对于可能无法支持视觉、无线或主动音频感应的掌上微型无人机来说，自主无人机降落仍然是一个未解决的挑战。我们提出了AIRA，一种基于低成本红外光的平台，旨在实现低资源微型无人机的精确高效降落。AIRA由降落站的红外灯泡和底部的节能硬件光电二极管（PD）感应平台组成。AIRA成本不到83美元，同时在能源成本的一小部分下实现了与现有基于视觉的方法相当的性能。AIRA仅需要三个PD，无需任何复杂的模式识别模型就可以精确降落无人机，误差不超过10厘米，距离高达11.1米，而基于相机的方法需要使用高分辨率图像识别复杂的标记，从同一高度的距离范围仅为1.2米。此外，我们证明了AIRA可以准确地引导无人机在低光和部分非直线视情况下飞行，这对于传统的基于视觉的方法来说是困难的。

解决问题：研究如何实现低成本、低能耗的红外光引导微型无人机精准降落，以解决完全自主无人机的自动降落问题。

关键思路：使用低成本的红外光源和光电二极管传感器，实现微型无人机的精准降落，无需复杂的视觉、无线或主动声学传感器。该方案只需要三个光电二极管，无需复杂的模式识别模型，成本低，能耗小，精度高。

亮点：该方案成本低，能耗小，精度高，能够在低光和部分非直视情况下准确引导无人机降落。实验中使用的硬件平台和数据集均已公开，值得进一步研究。

相关研究：当前已有一些基于GPS、视频、无线信号和主动声学感应的方法实现微型无人机的精准降落，但这些方法的计算需求较高。此外，视觉识别方法需要高分辨率图像，且距离有限，而该论文提出的红外光引导方法成本低、能耗小、精度高，具有一定的创新性。