Optimized Autonomous Drone Navigation Using Double Deep Q-Learning for Enhanced Real-Time 3D Image Capture
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El sistema propuesto asiste en la creación automática de mallas tridimensionales (3D) de todo tipo de objetos, edificios o escenarios, mediante drones con cámaras RGB monoculares. Todos estos objetivos son de gran tamaño y se encuentran en exteriores, lo que hace posible el uso de drones para su captura. Existen herramientas de fotogrametría en el mercado para la creación de modelos 2D y 3D mediante drones, pero este proceso no está totalmente automatizado, a diferencia del sistema propuesto en este trabajo, y se realiza manualmente con un plan de vuelo previamente definido y tras el procesamiento manual de las imágenes capturadas. El sistema propuesto funciona de la siguiente manera: una vez indicada la región a modelar, inicia el proceso de captura de imágenes. Este proceso se lleva a cabo de forma automática, decidiendo en todo momento el dispositivo la ruta óptima y el encuadre a seguir para capturar todos los ángulos y detalles. Para lograrlo, se entrena mediante la técnica de inteligencia artificial de Double Deep Q-Learning Networks (aprendizaje por refuerzo) para obtener una malla 3D completa del objetivo. [Traducción automática al español; idioma original: inglés.]