L'esecuzione di voli acrobatici sorprendenti in ambienti complessi richiede un lavoro manuale
progettazione anticipata delle manovre chiave, che è complicato e richiede tempo come
l'orizzonte della traiettoria effettuata diventa lungo. Questo articolo presenta a
nuovo framework che sfrutta i modelli di diffusione per automatizzare e ampliare
generazione di traiettorie acrobatiche. La nostra innovazione chiave è la decomposizione di
manovre complesse in primitive acrobatiche, che sono brevi sequenze di fotogrammi
che fungono da elementi costitutivi, caratterizzato da comportamenti acrobatici critici per
sintesi di traiettorie trattabili. Il modello impara le primitive acrobatiche utilizzando
osservazioni di traiettorie storiche come elementi dinamici a priori per garantire il movimento
continuità, con input condizionali aggiuntivi (waypoint di destinazione e opzionali
vincoli di azione) integrato per consentire la generazione di traiettorie modificabili dall'utente.
Durante l'inferenza del modello, la guida al classificatore è incorporata nel campionamento batch
per raggiungere l’evitamento degli ostacoli. Inoltre, i risultati generati vengono perfezionati
attraverso la post-elaborazione con ottimizzazione della traiettoria spazio-temporale per garantire
fattibilità dinamica. Sono state effettuate simulazioni approfondite ed esperimenti nel mondo reale
convalidato i progetti dei componenti chiave del nostro metodo, dimostrandolo
fattibilità dell’impiego su droni reali per realizzare acrobazie a lungo orizzonte
volo.

Questo articolo esplora i giri e le loro implicazioni.

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