视觉感知的无人机端到端目标跟踪控制技术
Journal of Zhejiang University (Engineering Science)（2022）
摘要
针对无人机机动目标跟踪的自主运动控制问题，提出连续型动作输出的无人机端到端主动目标跟踪控制方法. 设计基于视觉感知和深度强化学习策略的端到端决策控制模型，将无人机观察的连续帧视觉图像作为输入状态，输出无人机飞行动作的连续型控制量. 为了提高控制模型的泛化能力，改进基于任务分解和预训练的高效迁移学习策略. 仿真结果表明，该方法能够在多种机动目标跟踪任务中实现无人机姿态的自适应调整，使得无人机在空中能够稳定跟踪移动目标，显著提高了无人机跟踪控制器在未知环境下的泛化能力和训练效率.
更多查看译文
关键词
deep reinforcement learning,machine vision,autonomous UAV,transfer learning,object tracking
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树，研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要