Nov, 2018

面向无人机有限环境知识的基于记忆的深度强化学习障碍物避难技术

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TL;DR本文提出了基于深度强化学习和递归神经网络的无人机避障技术，可在未知室内环境中自主避免障碍物，提高了导航距离和推理速率。
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发现论文，激发创造
  • 在复杂自然环境中学习单目无人机反应控制

    本文研究了如何使用单一相机感知环境，利用模仿学习技术训练控制器以适应无人机飞行方向，实现低空自主飞行并避开障碍物。

    Nov, 2012

  • 基于人 - 强化学习回路的 UAV 障碍物避让在任意三维环境中

    本篇论文探讨了基于深度强化学习方法的无人机在大规模 3D 复杂环境下的连续控制，以达到任何目标点并在飞行中自动避开障碍物，结果表明该方法可以在城市、农村和森林场景中成功降低训练收敛时间并提高导航任务的效率和准确性。

    Apr, 2023

  • 基于单目视觉的深度强化学习障碍物避免

    提出了基于 D3QN 的深度学习网络，利用单目 RGB 视觉输入解决在虚拟和实际环境中的机器人避障问题。

    Jun, 2017

  • 基于深度强化学习的 无人机无线数据采集路径规划

    该论文提出一种新的端到端强化学习方法来规划机载无人机收集物联网中的分布式传感器节点的数据，以实现对下一代通信网络的支持。通过训练一个双重深度 Q 网络来实现对不同情况参数的泛化控制，从而使代理可以根据平衡数据收集目标和飞行时间效率的安全约束，在各种场景参数下做出运动决策。

    Jul, 2020

  • 多智能体强化学习下的动态避障无人机路径规划

    我们提出了一种基于多智能体强化学习的新颖集中训练与分散执行方法，用于在线解决动态避障问题。改进方法采用模型预测控制的思想提高智能体的训练效率和样本利用率，并通过模拟、室内和室外环境的实验结果验证了方法的有效性。

    Oct, 2023

  • 自主无人机导航的强化学习应用：系统综述

    该研究探讨了使用强化学习算法解决无人机导航问题，讨论了不同环境下的算法特性和选择，并提出未来的研究方向。

    Aug, 2022

  • 确保无人机安全：基于视觉信息的实时碰撞避免框架，通过目标检测、跟踪和距离估计

    使用光学传感器进行无人机的检测、跟踪和距离估计，通过深度学习框架、目标检测模块、跟踪模块和深度估计模块实现全自主飞行和高级空中流动的无人机。

    May, 2024

  • 基于端到端强化学习的四旋翼群体的避障和导航

    在包含障碍物的环境中，我们提出一种使用端到端深度强化学习（DRL）控制无人机群的方法，该方法通过提供课程和剪辑碰撞情景的重放缓冲区来改善性能，并且实现了对邻居机器人和障碍物交互的注意机制。这是首次成功地将该机制应用于在计算资源受限的硬件上部署的群体行为策略，我们的方法可以在模拟环境中实现 32 架机器人并达到 80％的障碍物密度，在实际物理环境中可以实现 8 架机器人并达到 20％的障碍物密度，并且可以零 - shot 地转移到真实的无人机上。

    Sep, 2023

  • 用 RGB-D 相机实时跟踪和映射动态障碍物的无人机导航和避碰系统

    提出了一种基于 RGB-D 相机的实时动态障碍物跟踪和建图系统，该系统使用 “占用格子图” 生成动态障碍物区域，应用卡尔曼滤波和连续滤波来跟踪每个动态障碍物，并提出了一种基于 Markov 链的环境感知轨迹预测方法。实验结果表明，该方法可以在动态环境中实时成功跟踪和避免障碍物。

    Sep, 2022

  • 基于 Q-learning 的无人机群障碍物环境路径规划系统

    本文论述了如何使用基于强化学习的 Q-learning 算法来解决具有障碍物的环境下，多 UAV 自主控制的路径规划问题。实验表明，该系统在实现完全覆盖目标区域的同时，能够以较少的动作数节约路径长度和能源消耗。

    Mar, 2023