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题名基于深度强化学习的无人机自主感知−规划−控制策略
被引量：2
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作者
吕茂隆
丁晨博
韩浩然
段海滨
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机构
空军工程大学空管领航学院
空军工程大学无人飞行器技术全国重点实验室
空军工程大学研究生院
电子科技大学信息与通信工程学院
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院飞行器一体化控制全国重点实验室
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出处
《自动化学报》
北大核心
2025年第6期1305-1319,共15页
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基金
国家自然科学基金(62303489,GKJJ24050502,62350048,T2121003)
博士后面上基金(2022M723877)
+3 种基金
博士后特别资助(2023T160790)
中国博士后国际交流引进计划(YJ20220347)
陕西省青年人才托举工程(20220101)
陕西省自然科学基础研究计划(2024JC-YBQN-0668,2025JC-QYCX-052)资助。
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文摘
近年来,随着深度强化学习(DRL)方法快速发展,其在无人机(UAV)自主导航上的应用也受到越来越广泛的关注.然而,面对复杂未知的环境,现存的基于DRL的UAV自主导航算法常受限于对全局信息的依赖和特定训练环境的约束,极大地限制了其在各种场景中的应用潜力.为解决上述问题,提出多尺度输入用于平衡感受野与状态维度,以及截断操作来使智能体能够在扩张后的环境中运行.此外,构建自主感知−规划−控制架构,赋予UAV在多样复杂环境中自主导航的能力.
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关键词
无人机
深度强化学习
自主导航
复杂未知环境
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Keywords
Unmanned aerial vehicle
deep reinforcement learning
autonomous navigation
complex unknown environment
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分类号
V249.1
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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