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申请/专利权人：河南大学
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。
主权项：1.一种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，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对无人机避障导航任务进行环境建模包括设置无人机动作空间、环境搭建、设置任务完成标识、设置强化学习奖励函数和设置无人机避障导航强化学习模型，其中，无人机避障导航强化学习模型包括无人机策略网络与无人机评价网络；步骤2：对无人机避障导航强化学习模型进行初始化，并获取图像数据和额外信息；步骤3：对图像数据与额外信息处理后输入无人机策略网络，得到无人机动作信息；步骤4：无人机基于步骤3输出的无人机动作信息持续采样；步骤5：使用步骤4采集到的数据对无人机策略网络与无人机评价网络进行训练；步骤6：重复步骤3-5，训练无人机避障导航强化学习模型直至达到训练回合上限。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南大学 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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