Att landa ett obemannade luftfartyg på markmarkör är ett öppet problem trots forskarsamhällets ansträngningar. Tidigare försök fokuserade främst på analys av handgjorda geometriska egenskaper och användning av externa sensorer för att göra det möjligt för fordonet att närma sig landplattan. I denna artikel föreslår vi en metod baserad på djup förstärkning inlärning som endast kräver lågupplösta bilder tagna från en nedåtvänd kamera för att identifiera positionen för markören och landa kvadrotor på den. Det föreslagna tillvägagångssättet bygger på en hierarki av Deep Q-Networks (DQN) som används som styrpolicy på hög nivå för navigeringen mot markören. Vi implementerade olika tekniska lösningar, såsom kombinationen av vanilj och dubbla DQNs tränas med hjälp av en form av prioriterad buffert replay som separerar erfarenheter i flera behållare. Lärande uppnås utan någon mänsklig övervakning, vilket ger agenten en feedback på hög nivå. Resultaten visar att fyrhjulingen autonomt kan åstadkomma landning på ett stort antal simulerade miljöer och med relevant buller. Under vissa förhållanden överträffade DQN mänskliga piloter som testades i samma miljö.
Att se problemet från en annan aspekt, Polvara et al. utnyttjade djuptränade funktioner som utvunnits ur en hierarki av dubbeldjupa Q-nätverk REF.
Autonomous Quadrotor Landing using Deep Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}