摘要
一种基于深度强化学习的四旋翼无人机自主视觉导航避障方法,本发明涉及无人机自主导航技术领域,具体涉及基于深度强化学习的四旋翼无人机自主视觉导航避障方法。本发明的目的是为了解决现有无人机自主视觉导航避障准确率低的问题。过程为:构建四旋翼无人机自主视觉导航避障仿真环境,选择并初始化四旋翼无人机的动力学模型,设置无人机的起始位置并设定目标位置;在仿真环境中设置状态空间、观测空间和动作空间;构建自主视觉导航避障决策智能体的神经网络模型;获得训练好的自主视觉导航避障决策智能体的神经网络模型;基于训练好的自主视觉导航避障决策智能体的神经网络模型对待控制四旋翼无人机进行避障控制。
技术关键词
自主视觉导航
深度强化学习
神经网络模型
四旋翼无人机
避障方法
特征提取网络
决策
仿真环境
多层感知机
无人机机体
时序误差
无人机自主导航技术
无人机深度图像
参数
连续状态空间
连续动作空间
障碍物
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空间识别方法
节点
神经网络模型
输出特征
多尺度
场景
评测方法
神经网络模型
资产
生成对抗网络模型
光伏组件图像
无人机飞行高度
光伏电站智能
无人机飞行数据
可见光相机
传感器装置
充放电控制方法
超级电容器
储能单元
锂电池