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摘要：本发明公开了一种具备细粒度环境感知能力的无人机全自主导航方法，该方法首先构建一个包含不同光照和遮挡条件下无人机拍摄的RGB图像、红外图像及激光雷达和全球定位数据的多模态自主导航数据集。接着，以目的地的红外和RGB图像等信息构建最短路径标签，利用deepQ‑learning算法对无人机导航智能体进行初步训练。随后，采用提示学习再次优化智能体，使其能够同时利用所有传感器数据RGB、红外、激光雷达和全球定位。最后，分别在无光照、遮挡物及野外环境下构建新的数据集，再次训练智能体，以提升其在不同环境中的细粒度感知能力，实现智能体能正确选择使用适当模态进行导航。这一方法显著提升了无人机在复杂环境中的自主导航能力。
主权项：1.一种具备细粒度环境感知能力的无人机全自主导航方法，其特征在于，所述方法包括：S1：在不同强度光照、遮挡物、野外的细粒度环境下使用无人机同时搭载高清摄像机、红外摄像机、激光雷达拍摄相同目标，得到包括RGB图像、红外图像、激光雷达信号和全球定位系统坐标的多模态数据集；S2：以图像全景分割大模型SAM、多模态大模型CLIP、一个已预训练公开网络权重的ViT主干网络、一个多层感知机构建无人机全自主导航智能体；S3：利用所述RGB图像和全球定位坐标为最短路径构建训练标签，利用DeepQ-learning算法初步训练所述无人机全自主导航智能体，得到能够自主寻找目标物体的无人机全自主导航智能体；S4：利用所述多模态数据集构建训练标签，通过提示学习方法训练上述能够自主寻找目标物体的无人机全自主导航智能体，得到能够使用全模态数据的全模态无人机全自主导航智能体；S5：利用所述多模态数据集构建不同的无人机全自主导航细粒度环境，利用DeepQ-learning算法，训练所述全模态无人机全自主导航智能体，得到具备感知细粒度环境能力并使用对应模态数据导航的无人机全自主导航智能体。
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百度查询： 中国石油大学(华东) 一种具备细粒度环境感知能力的无人机全自主导航方法
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