基于深度强化学习的近程无人机数据采集方法研究

因近程无人机飞行反应时间较短,出现数据采集功能智能化程度较低的问题,对基于深度强化学习的近程无人机数据采集方法进行研究。采用深度强化学习算法处理采集时的高维环境状态,通过深度学习与强化学习的拟合能力和决策能力处理采集过程,结合独立目标网络和经验回放的深度强化学习算法设计的软件程序,通过上位机软件AHRS实施设计方法的实例验证。实验结果表明方法在启动而未飞行时,以及在匀速运动时的采集误差都很低,采集功能较好。