#48 · 主分类： 机器人仿真与具身智能模拟
pulp-dronet
artificial-intelligence
autonomous-quadcoptor
closed-loop-control
cnn
deep-learning
end-to-end-learning
nano-uav
pulp
riscv
基于深度学习的视觉导航引擎，实现口袋大小四旋翼飞行器的自主导航——运行于PULP。
项目最后更新：07/03/25
GitHub Stars
614
Forks数量
173
贡献者数量
3
许可证
Apache-2.0
收录理由
自主微型无人机必须在毫秒级时间内做出导航决策，而硬件功耗预算几乎为零。PULP-Dronet 展示了一条经过验证的路径：它将端到端训练的卷积网络用于视觉避障，并配套了面向 PULP 系列超低功耗 RISC-V 处理器的部署流程，使得在仿真中躲避障碍的同一模型，能够驱动巴掌大小的四旋翼实时飞行。仓库里包含完整技术栈——训练代码、蒸馏后的网络结构、固件以及闭环控制所需的胶水逻辑，可以直接在真实硬件上运行。多篇同行评审论文记录了设计取舍，你可以追溯每个决策并复现报告中的结果，而不必依赖黑箱。对于从事嵌入式低功耗视觉的团队，这是一个实用的起点；对研究者而言，它提供了纳米无人机自主性的参考基线。
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