Drones Persiguiendo Drones: Propuesta de Aprendizaje por Refuerzo y Búsqueda Profunda en Áreas

Los vehículos aéreos no tripulados (UAV) son muy populares y se utilizan cada vez más en diferentes aplicaciones. Hoy en día, el uso de múltiples UAV y enjambres de UAV atrae más interés de la comunidad investigadora, lo que lleva a la exploración de temas como la cooperación entre UAV, la navegación autónoma de múltiples drones, etc. En este trabajo, proponemos dos enfoques para la persecución y evasión de UAV. El primer enfoque utiliza aprendizaje por refuerzo profundo para predecir las acciones a aplicar al UAV seguidor para hacer un seguimiento del UAV objetivo. El segundo enfoque utiliza un detector de objetos profundo y una propuesta de área de búsqueda (SAP) para predecir la posición del UAV objetivo en el siguiente fotograma con fines de seguimiento. Ambos enfoques son prometedores y conducen a una mayor precisión de seguimiento con una intersección sobre unión (IoU) por encima del umbral seleccionado. También mostramos que el enfoque basado en SAP profundo mejora la detección de objetos distantes que cubren áreas pequeñas en la imagen. La eficiencia de los algoritmos propuestos se demuestra en escenarios de seguimiento al aire libre utilizando UAV reales.