基于强化学习的无人机自主导航：系统性综述
机器人学
2022-08-29 v1 人工智能
摘要
在包裹投递、交通监控、搜救行动及军事交战等不同应用中，对无人机（UAV，亦称 drones）的使用需求日益增长。在所有这些应用中，无人机用于自主导航环境——无需人机交互、执行特定任务并规避障碍。无人机自主导航通常通过强化学习（RL）实现，其中智能体作为域中专家来导航环境同时规避障碍。理解导航环境与算法局限，在选用恰当 RL 算法以有效解决导航问题中起关键作用。为此，本研究首先界定主要无人机导航任务并讨论导航框架与仿真软件。接着，基于环境、算法特性、能力及在不同无人机导航问题中的应用对 RL 算法进行分类与讨论，以助从业者与研究者为其无人机导航用例选取合适 RL 算法。此外，所识别的空白与机遇将推动无人机导航研究。
引用
@article{arxiv.2208.12328,
title = {Autonomous Unmanned Aerial Vehicle Navigation using Reinforcement Learning: A Systematic Review},
author = {Fadi AlMahamid and Katarina Grolinger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.12328},
year = {2022}
}