Abstract-Den autonoma landningen av ett obemannade luftfartyg (UAV) är fortfarande ett öppet problem. Tidigare arbete fokuserade på användningen av handgjorda geometriska funktioner och sensor-data fusion för att identifiera en fiducial markör och vägleda UAV mot det. I den här artikeln föreslår vi en metod baserad på djup förstärkning inlärning som bara kräver lågupplösta bilder som kommer från en nedåttittande kamera för att köra fordonet. Det föreslagna tillvägagångssättet bygger på en hierarki av Deep Q-Networks (DQN) som används som avancerade styrpolicy för navigeringen i olika faser. 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. Den optimala kontrollpolicyn är inlärd utan någon mänsklig övervakning, vilket ger agenten en gles belöningsfeedback som indikerar framgång eller misslyckande av landningen. Resultaten visar att fyrhjulingen självständigt kan landa på en stor mängd simulerade miljöer och med relevant buller, vilket visar att understrykningen DQNs kan generalisera effektivt på osedda scenarier. Dessutom visade det sig att nätverket under vissa förhållanden överträffade mänskliga piloter.
Polvara m.fl. Ref har föreslagit ett tillvägagångssätt som bygger på en hierarki av djupa Q-nätverk (DQN) som kan användas som en avancerad styrpolicy för navigeringen i olika faser.
Toward End-to-End Control for UAV Autonomous Landing via Deep Reinforcement Learning
{'venue': '2018 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS)', 'journal': '2018 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}