融合事件相机与深度相机的无人机避障导航强化学习方法

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融合事件相机与深度相机的无人机避障导航强化学习方法
申请号:CN202410945858
申请日期:2024-07-15
公开号:CN118887637A
公开日期:2024-11-01
类型:发明专利
摘要
本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及融合事件相机与深度相机的无人机避障导航强化学习方法(EDPPO),该方法包括:首先对无人机避障导航任务进行环境建模,在对无人机强化学习模型初始化之后,将事件图像数据与深度图像数据结合无人机飞行状态、目标信息等额外信息作为无人机策略网络的输入,通过无人机策略网络输出无人机动作与环境进行交互积累经验池。最后使用经验池数据对无人机评价网络与无人机策略网络进行更新直到达到训练上限后进行模型评估。本发明通过引入事件图像提高了无人机对障碍物的感知能力,结合深度图像提供的空间信息加快了无人机避障导航强化学习模型训练的收敛速度,从而提高了避障导航效果。
技术关键词
无人机避障 强化学习方法 事件相机 强化学习模型 深度相机 深度图像数据 无人机飞行信息 网络 策略 无人机飞行状态 无人机传感器 训练无人机 信息处理 数据处理技术 生成事件 坐标 事件流
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