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航天器神经制导与控制中的最优性原理
研究了将端到端神经引导和控制结构应用于探索太阳系的航天器和无人机，通过这种方式，传感器信息在实时转换为最佳计划，以提高任务自主性和鲁棒性，实现了优化原则的成功学习，并建议在无人机竞速上进行实际测试，以增加对其在未来空间探索任务中的利用的信心
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a year ago
AAAI
自主飞行器基于深度强化学习的长期规划
本文研究了基于现实生活中无人机赛事的长期规划场景，对使用 PPO 算法训练的强化学习智能体在无人机比赛中与使用传统路径规划算法的模拟无人机进行了实验，使用对手无人机的 GPS 信息作为专家指导进行训练，成功解决了复杂状态空间问题，其代码可以
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4 years ago
72 克无人机计算高效自主赛车的视觉模型预测定位
本文提出了一种视觉惯性算法，该算法比如视觉惯性测距和同时定位和映射等导航方法更加高效，可以用于计算机无人机竞速，该算法通过将比赛门检测与模型动态预测融合来估计无人机的位置。实际测试中，飞行测试在一架 72g 的迷你无人机上完成，得到了最高速
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5 years ago
美女与野兽：最优方法与学习相遇于无人机竞速
本研究提出了一种基于全局轨迹布局及卷积网络预测与卡尔曼滤波融合的方法，重点解决自主微型飞行器的难以精确的导航、环境不确定以及姿态估计误差等问题，成功应用于 IROS2018 无人机比赛中并取得优异成绩。
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6 years ago
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