融合事件相机与深度相机的无人机避障导航强化学习方法

    公开(公告)号:CN118887637A

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202410945858.9

    申请日:2024-07-15

    申请人: 河南大学

    摘要: 本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及融合事件相机与深度相机的无人机避障导航强化学习方法(EDPPO),该方法包括:首先对无人机避障导航任务进行环境建模,在对无人机强化学习模型初始化之后,将事件图像数据与深度图像数据结合无人机飞行状态、目标信息等额外信息作为无人机策略网络的输入,通过无人机策略网络输出无人机动作与环境进行交互积累经验池。最后使用经验池数据对无人机评价网络与无人机策略网络进行更新直到达到训练上限后进行模型评估。本发明通过引入事件图像提高了无人机对障碍物的感知能力,结合深度图像提供的空间信息加快了无人机避障导航强化学习模型训练的收敛速度,从而提高了避障导航效果。