Aug, 2022

自主无人机导航的强化学习应用：系统综述

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 使用策略和奖励塑形的无人机控制强化学习

    本研究采用奖赏塑形和策略塑形技术同时训练 RL 智能体，以控制无人机；结果表明，与仅使用基于策略的方法训练智能体相比，使用两种技术同时训练的智能体获得了较低的回报，但训练期间达到了更低的执行时间和更少的离散度。

    Dec, 2022

  • 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

  • 利用深度强化学习实现无人机的主动感知

    使用图像处理技术和简单的深度强化学习（Deep-RL）代理，无需使用复杂的卷积神经网络（CNN）或对比学习（CL），就可以追踪和识别水面结构以进行动态着陆，从而为无人机的主动感知做出了贡献。

    Sep, 2022

  • 一种用于无人机自主降落平台的深度强化学习策略

    本文阐述了如何将深度强化学习算法应用于机器人领域，主要关注于以物理模拟平台为基础的无人机飞行任务控制，使用基于 Gazebo 的强化学习框架进行训练，最终成功实现了无人机自主降落的任务

    Sep, 2022

  • 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

    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。

    Nov, 2018

  • 基于强化学习的空战机动生成

    本研究提出了一种利用深度强化学习技术（TD3）和经验回放（HER）来优化具有 Dubin 车辆动力学特性的无人机在二维空间中达到目标路径的方法，并在两种不同环境下进行了模拟实验，可用于 UAV 自主机动决策等领域。

    Jan, 2022

  • 利用深度强化学习进行无地图水空混合飞行器导航与环境通用化

    本文介绍了一种基于最新的 actor-critic 算法的新方法，以解决 HUAUV 的导航和介质转换问题。我们展示了一种双重评论家 Deep-RL 的方法，通过仅使用范围数据和相对定位来提高 HUAUV 的导航性能。我们的 Deep-RL 方法在不同模拟场景中实现了学习的坚实泛化，表现出更好的导航和转换能力，优于以前的方法。

    Sep, 2022

  • 使用深度强化学习的机器人路径规划

    本文介绍了如何使用强化学习方法和深度 Q 网络等算法，使得机器人可以在未知环境中进行自主导航的任务。我们还利用模拟环境对机器人代理的行为和性能进行了验证和分析。

    Feb, 2023

  • 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