隐私保护双模型深度强化学习

同一框架下自适应切换飞行模式以提升无人机群智感知效率，同时用合成数据保护模型训练中的敏感信息。

Xiaohui, Chen · 魏凯敏 · 陈晋鹏 · 吴永东

Internet of Things (Netherlands) 2025

技术优势

效率更高

自适应切换数据采集与充电模式，优化飞行路线，延长有效工作时间。

隐私不泄露

用合成数据替代原始数据训练模型，敏感信息不被暴露。

表现更优

实验证明 PD-DRL 超过了其他对比算法。

应用场景

• 无人机群智感知：延长续航并优化路线，直接用于城市或恶劣环境的数据采集。
• 智能城市感知：可安全高效地在城市上空采集环境或交通数据。
• 无人机自主控制：无需人工干预，自主决策切换工作模式。
• 隐私保护机器学习：训练过程不暴露原始飞行数据，符合隐私保护要求。