本次工作中，我们提出了一个统一的搜索规划框架，通过考虑低级任务限制，任务目标和用户定义的任务规范来实现无人机在三维空间内搜索规划的自动化和执行，以帮助在紧急响应任务中定位幸存者和需要救援的人群。

Apr, 2023

本研究旨在开发一种使用四旋翼无人机进行监视和救援的功能样机，该样机具备视频监控能力、地图坐标定位功能、可投放药箱或食品包的降落伞、碰撞预警系统，并与安卓应用程序集成以辅助搜救行动。研究利用应用型研究方法开发功能样机，并使用定量和描述性统计方法，通过描述样本或总体中变量之间的关系来总结数据。针对该样机进行了一项评估，使用调查工具测试了其可接受性，并使用现有变量在菲律宾卡卢坎市和奎松市选择了 30 位受访者进行回答和总结。结果表明在人口统计资料中，指定地区内搜救人员数量分布均匀，主要为男性、单身，年龄在 31 岁及以上。在问题和关注方面，最常见的搜救类型是地面搜救，操作错误是最多导致伤害的原因。该样机被认为是有用的，大家都同意，无人机技术将提高搜救行动的效果。利用安卓和无人机技术的创新方式是菲律宾搜救行动改进的新举措。需要用更高容量的锂聚合物电池替换，无人机操作员还应接受培训并获得菲律宾民航局的许可。

Aug, 2023

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

通过加强学习结合分析层次过程和基于相似性的经验重放，优化无人机轨迹，平衡运营目标与人类安全、舒适性等考虑因素，同时调查性别线索和拟人化在公众接受和信任方面的影响，在搜索与救援任务中设计与人类价值观相符的无人机系统的宝贵洞察。

Feb, 2024

本研究提出了一种基于高斯过程模型的无人机自适应信息路径规划算法（OA-IPP），该算法可以在复杂的三维环境中进行目标搜索，该算法与现有的路径规划算法相比表现更好，可以应用于实际的城市搜救情景。

Feb, 2019

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

针对智能四旋翼无人机，本文提出了一种稳健可靠的自主规划系统，结合动态障碍物的跟踪和轨迹预测实现高效可靠的自主飞行，采用轻量级目标检测算法识别动态障碍物，利用卡尔曼滤波跟踪和估计其运动状态，在规划阶段不仅考虑静态障碍物而且考虑动态障碍物的潜在移动，使用基于 B 样条的轨迹搜索算法生成轨迹，并通过各种约束进一步优化以提高安全性和与无人机运动特征的一致性，在仿真和实际环境中进行实验，结果表明我们的方法能够实时检测和避开动态环境中的障碍物，相较现有方法在可靠性上有更大优势。此外，在自然语言处理（NLP）技术展示出卓越的零样本泛化能力的进展下，更友好的人机交互变得可行，本研究还探索了自主规划系统与大型语言模型（LLMs）的集成。

Nov, 2023

无人机在提供无线服务方面具有优势，但资源限制给应用带来挑战。本论文介绍了一种优化模型，通过无人机路径规划和多重反射面支持，最大化吞吐量和覆盖范围，通过深度强化学习和粒子群算法解决了线性规划技术的限制，并通过大量仿真实验证明在服务质量方面相比其他方法有较大的提升。

Jun, 2024

本文提出了一种新型的自主协作无人机（UAV）搜索和救援系统，包括在地下拓扑复杂的环境中使用的新型地图表示、用于导航的新方法以及用于目标检测和定位的视觉感知流水线。

Jun, 2022

本文提出了通过 CoBot 机器人和 Parrot ARDrone 2.0 协作的方案，使用具有可视化搜索能力的无人机平台来执行服务型物体搜索任务，并展示了在室内环境下的搜索实验结果。

Sep, 2017