改进强化学习算法的UAV室内三维航迹规划

随着室内导航定位技术的兴起,无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)技术在室内环境中的应用得到前所未有的发展,对无人机航迹规划能力提出了更高的要求。由于室内环境空间较为复杂,且现有的强化学习算法收敛速度慢,提出一种基于强化学习的集成方法。通过给定的起点和终点位置的坐标连线,判断出主要障碍物及围绕主要障碍物的节点,减少无用节点的搜索;在Q值初始化过程中通过数学关系构造出方向趋向函数,确定出目标点所在的方向,以提高算法的收敛速度;在三维栅格地图中对优化算法进行仿真验证。仿真结果表明:改进的三维航迹规划算法使得空间搜索节点数目减少了55.49%,收敛时间缩短了98.57%。