This paper presents a method for planning optimal trajectories with a team of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) performing autonomous cinematography. The method is able to plan trajectories online and in a distributed manner, providing coordination between the UAVs. We propose a novel non-linear formulation for this challenging problem of computing multi-UAV optimal trajectories for cinematography; integrating UAVs dynamics and collision avoidance constraints, together with cinematographic aspects like smoothness, gimbal mechanical limits and mutual camera visibility. We integrate our method within a hardware and software architecture for UAV cinematography that was previously developed within the framework of the MultiDrone project; and demonstrate its use with different types of shots filming a moving target outdoors. We provide extensive experimental results both in simulation and field experiments. We analyze the performance of the method and prove that it is able to compute online smooth trajectories, reducing jerky movements and complying with cinematography constraints.


翻译:本文介绍了与一组无人驾驶航空飞行器(无人驾驶飞行器)进行自主电影摄影工作的最佳轨迹规划方法。该方法能够以分布式方式在线规划轨迹,在无人驾驶飞行器之间提供协调。我们提议了一种新的非线性配方,以应对为电影摄影工作计算多自动驾驶飞行器最佳轨迹这一具有挑战性的问题;将无人驾驶飞行器动态和避免碰撞的制约因素与光滑、Gimbal机械限制和相互摄像可见度等电影摄影学方面结合起来。我们将我们的方法纳入以前在多光速项目框架内开发的无人驾驶飞行器电影摄影硬件和软件结构之中;并展示其与不同类型拍摄移动目标室室外拍摄的镜头的使用。我们在模拟和实地实验中提供了广泛的实验结果。我们分析了该方法的性能,并证明它能够对在线滑动轨迹进行编译,减少自动运动并遵守电影摄影限制。

0
下载
关闭预览

相关内容

【浙江大学】计算摄影学 (Computational Photography)课程
专知会员服务
25+阅读 · 2020年12月26日
最新《生成式对抗网络》简介,25页ppt
专知会员服务
169+阅读 · 2020年6月28日
【Manning新书】现代Java实战,592页pdf
专知会员服务
98+阅读 · 2020年5月22日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
106+阅读 · 2020年5月15日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
49+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
169+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
直播预告 | 9月19日 ICCV 2019 中国预会议
AI科技评论
3+阅读 · 2019年9月18日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
【泡泡前沿追踪】跟踪SLAM前沿动态系列之IROS2018
泡泡机器人SLAM
29+阅读 · 2018年10月28日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
carla 体验效果 及代码
CreateAMind
7+阅读 · 2018年2月3日
carla无人驾驶模拟中文项目 carla_simulator_Chinese
CreateAMind
3+阅读 · 2018年1月30日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
VIP会员
相关VIP内容
【浙江大学】计算摄影学 (Computational Photography)课程
专知会员服务
25+阅读 · 2020年12月26日
最新《生成式对抗网络》简介,25页ppt
专知会员服务
169+阅读 · 2020年6月28日
【Manning新书】现代Java实战,592页pdf
专知会员服务
98+阅读 · 2020年5月22日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
106+阅读 · 2020年5月15日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
49+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
169+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
直播预告 | 9月19日 ICCV 2019 中国预会议
AI科技评论
3+阅读 · 2019年9月18日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
【泡泡前沿追踪】跟踪SLAM前沿动态系列之IROS2018
泡泡机器人SLAM
29+阅读 · 2018年10月28日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
carla 体验效果 及代码
CreateAMind
7+阅读 · 2018年2月3日
carla无人驾驶模拟中文项目 carla_simulator_Chinese
CreateAMind
3+阅读 · 2018年1月30日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员