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基于模拟的强化学习在基于视觉的敏捷飞行中的引导
将强化学习和模仿学习有效性应用于基于视觉的自主无人机竞赛，通过直接处理视觉输入无需明确状态估计，我们提出了一种结合强化学习和模仿学习优势的新型训练框架，通过三个阶段的训练实现超越单独强化学习或模仿学习在仅使用视觉信息且无需明确状态估计的情况
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4 months ago
自主赛车的极限探索：最优控制与强化学习
本文研究如何为一个敏捷移动机器人设计一个控制系统，重点研究了一项具有挑战性的场景：自主无人机赛车。我们证明了在这个场景中，通过强化学习（RL）训练的神经网络控制器优于最优控制（OC）方法。我们的研究表明，RL 胜过 OC 的基本优势不是在于
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9 months ago
AlphaPilot：自主无人机竞速
本文提出了一个新颖的自主、基于视觉的无人机竞速系统，结合学习的数据抽象、非线性滤波和最优时间轨迹规划，该系统已成功在 2019 年 AlphaPilot 挑战赛中部署。与传统的无人机竞赛系统不同，该方法利用任何可见的门并利用多个同时检测到的
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4 years ago
AirSim 无人机竞速实验室
介绍了 AirSim Drone Racing Lab 仿真框架，可用于自主飞行器比赛算法的快速原型设计，以在多个真实场景中测试计划、控制、视觉等算法和通过竞赛形式比较算法效果。
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4 years ago
黑鸟数据集：用于无人机感知在激烈飞行中的大规模数据集
该研究介绍了使用定制四轴飞行器收集的 Blackbird 无人机数据集，用于评估敏捷感知技术，包含 168 次飞行、17 种飞行轨迹、5 种环境、高达 7.0ms^-1 的速度以及 120Hz、100Hz、190Hz 和 360Hz 的多种
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6 years ago
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