基于GRU-A3C的四旋翼无人机视觉避障系统

作     者：马澳华 邢关生 Ma Aohua;Xing Guansheng

作者机构：青岛科技大学自动化与电子工程学院青岛266061 

基　　金：国家自然科学基金(61503118 62006135)项目资助 

出 版 物：《电子测量技术》 (Electronic Measurement Technology)

年 卷 期：2024年第47卷第21期

页      码：46-52页

摘      要：针对基于深度强化学习的四旋翼无人机视觉避障系统,模型训练速度慢、计算量大和响应不及时的问题,设计了一种轻量化且模型训练速度快的系统。该系统首先以深度图像和无人机自身状态信息作为输入,然后使用一种基于GRU结构的A3C算法(GRU-A3C),输出连续动作空间并结合课程学习的方法进行训练加速。最后,以A3C为基线进行消融实验。实验结果为:在训练1000轮次时,利用课程学习方法训练的GRU-A3C算法成功率为0.28,A3C算法成功率为0.2;在训练5000轮次时,利用课程学习方法训练的GRU-A3C算法成功率为0.72,A3C算法成功率0.62。数据表明,该系统可以有效加快模型收敛速度,缩短训练时间并提高训练效果。

主 题 词：深度强化学习 四旋翼无人机 A3C 课程学习 视觉避障 

学科分类：0809[工学-计算机类] 080202[080202] 08[工学] 0804[工学-材料学] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.19651/j.cnki.emt.2416502

馆 藏 号：203156391...