Apr, 2023

基于人 - 强化学习回路的 UAV 障碍物避让在任意三维环境中

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TL;DR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。
unmanned aerial vehicledeep reinforcement learningobstacle avoidancereward functionnavigation tasks
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 6-DOF 无人战斗机空对空作战的分层深度强化学习框架

    本文提出了一个基于强化学习的层次化框架解决 UCAV 在视场范围内的空中格斗问题，将整个决策过程分为两个循环，并采用 PPO 算法训练，实验结果表明，内部循环控制器的跟踪性能优于 PID 控制器，而外部循环策略可以执行复杂的机动以获得更高的获胜率，通过生成不断进化的历史策略对抗的虚假自我博弈机制来提高战斗性能。

    Dec, 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

  • 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

  • 通过深度强化学习实现平滑轨迹避碰

    本论文针对 DRL 导航解决方案中的两个核心问题提出了多种新的代理状态和奖励函数设计，即平滑性训练轨迹和模型泛化能力，利用边缘奖励和平滑度约束来确保无人机平稳飞行，同时大大降低碰撞风险，并演示整个设计和各组件的有效性。

    Oct, 2022

  • 使用强化学习规划具有悬臂机器人的无人机执行器轨迹

    我们研究了一种空中操纵系统，即装备有可控制自由度的无人机 (UAV) 和机械臂来进行飞行实施任务，该解决方案基于采用 Q 学习方法来控制机械臂末端即末端执行器的轨迹，并采用基于时间碰撞 (TTC) 的运动规划模型，在确保机械臂可达性的同时，使四旋翼无人机绕过障碍物。

    Aug, 2023

  • 基于深度强化学习的避障轨迹规划与鲁棒低层控制方法在机器人操纵器中的应用

    在机器人学中，我们提出了一种集成无障碍深度强化学习轨迹规划器和新颖的自适应低级和关节级控制策略的方法，通过与环境的交互来激活学习阶段，解决了学习基于模型的复杂性和稳定性和安全性之间的挑战。

    Feb, 2024