May, 2023

一种针对受干扰的无人机鲁棒监控控制的强化学习方法

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TL;DR本文提出了一种针对无人机的监督强化学习控制方法，通过与现有嵌入式控制交错的控制架构，以及针对恶劣风条件的稳健性表现，实现了对环境扰动的控制，使用 Tarot T-18 八旋翼机进行了案例研究，结果表明相对于大多数车辆中使用的经典级联控制结构，监督强化学习模式在面对未知的风力条件时取得了实质性的性能提高。
supervisory reinforcement learningunmanned aerial vehiclescontrol architectureenvironmental disturbanceswind conditions
发现论文，激发创造
  • 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

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    该研究论文使用基于 CCTV 摄像头的无人机实现对智能城市的安全监测，并通过开发一种多智能体深度强化学习的管理方案，自主补充缺失网络要求，实现可靠的工业监测，该算法具有优于当前最先进算法的覆盖面积、用户支持能力和计算成本。

    Jan, 2022

  • 应用元强化学习进行策略性物联网部署在灾害应对无人机群的覆盖

    通过优化模型、轻量级元 - 强化学习解决方案以及广泛的模拟实验，在提供了快速收敛的同时，证明了介绍的方法在为战略位置提供覆盖方面优于现有的三种算法。

    Jan, 2024

  • 细胞无人机互联网的强化学习：协议设计、轨迹控制和资源管理

    该文介绍了在 UAVs 的 cellular IoT 环境下，使用分布式的 sense-and-send 协议协调 UAVs 进行感知和传输，并应用强化学习解决轨迹控制和资源管理等关键问题的方法。

    Nov, 2019

  • 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

  • 利用空中机器人群体协作深度强化学习方法学习在湍流中导航

    本文研究了多飞行器在恶劣气流环境中的运动控制问题，并提出了一种基于深度强化学习和图形卷积神经网络的解决方法，能够帮助机器人团队实现更好的气流补偿和协同运动。

    Jun, 2023

  • 强化学习控制四轴飞行器

    本文介绍一种基于强化学习技术训练的神经网络控制四旋翼的方法，提出了一种新的、相对于现有算法更适用于控制四旋翼的学习算法，实验结果表明，该策略网络可以相对准确地对步阶响应做出反应，并且在非常恶劣的初始化情况下（手动向上扔，并具有 5m/s 的初始速度）也能够将四旋翼稳定悬停在空中，同时每个时间步的策略评估计算时间仅为 7μs。

    Jul, 2017

  • 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

  • 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