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申请/专利权人:汕头大学
摘要:本发明涉及机器学习技术领域,具体为一种基于CFS的多无人机避障方法、系统、装置及介质,方法包括:获取无人机对当前环境采集的深度图像,将深度图像编码得到视觉表示,将无人机的当前速度、目标位置、以及所述视觉表示整合得到观测向量;将观测向量输入预先训练得到的避障模型,得到无人机的飞行动作;避障模型基于深度强化学习网络构建,避障模型包括并行的视觉特征提取网络、策略网络和价值网络,策略网络包括多个线性层,相邻线性层之间嵌入有CFS模块,CFS模块用于从视觉表示中选择与避障任务直接相关的因果特征;基于无人机的飞行动作控制无人机飞行,直至到达目标位置;本发明可以在复杂未知的环境中提供更具泛化性的避障策略。
主权项:1.一种基于CFS的多无人机避障方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:获取无人机对当前环境采集的深度图像,通过编码器将所述深度图像编码得到视觉表示,将无人机的当前速度、目标位置、以及所述视觉表示整合得到观测向量;将所述观测向量输入预先训练得到的避障模型,得到无人机的飞行动作;其中,所述避障模型基于深度强化学习网络构建,所述避障模型包括并行的视觉特征提取网络、策略网络和价值网络,所述策略网络包括多个线性层,相邻线性层之间嵌入有CFS模块,所述CFS模块用于从视觉表示中选择与避障任务直接相关的因果特征;基于所述无人机的飞行动作控制所述无人机飞行,直至到达目标位置。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 汕头大学 基于CFS的多无人机避障方法、系统、装置及介质
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