深度强化学习无人机导航

自主避碰飞行

一种基于改进深度强化学习算法的无人机自主导航与避碰方法，可在未知环境中仅凭机载相机完成飞行任务。

王斐 · 祝小平 · Zhou Z. · Tang, Yang

Chinese Journal of Aeronautics 2024

技术优势

少训练一半

采用两阶段训练方法，场景变化时无需重新训练整个网络，只需重训部分模块。

比同类更能避障

引入Faster R-CNN提取障碍物信息，并用Data Deposit Mechanism提升训练，实验表明避碰性能优于多种DQN变体。

应用场景

• 无人机自主导航：让无人机在无GPS和通信中断时自主飞行，减少对地面站依赖。
• 无人机避障：基于机载相机实时检测障碍物并规避，提升复杂环境安全性。
• 具身智能导航：提供端到端视觉导航方案，可直接用于无人系统自主决策。