基于深度强化学习的无人机避障控制方法及系统

本申请公开了基于深度强化学习的无人机避障控制方法及系统，涉及无人机飞行控制技术领域，其中方法包括：采集环境图像，如果环境图像中存在气流发生器，设置障碍物区域；规划绕行路径，计算绕行路径需要的绕行用时；在探索阶段中规划临时路径；采集环境数据，如果存在危险区域，采用DDPG算法生成探索路径的关键参数，计算探索路径需要的探索用时；如果绕行用时小于或等于探索用时，将绕行路径作为低用时路径，如果绕行用时大于探索用时，将探索路径作为低用时路径。本申请将好奇心机制与深度强化学习技术结合，有效提高了无人机在经过气流时避障的准确性和效率。