无地图导航：学习无人机运动以实现未知环境探索
机器人学
2021-10-06 v1
摘要
本研究提出了一种基于学习的、利用空中机器人进行自主探索的运动规划新方法。通过试错式强化学习方法，推导出能够引导地下与隧道环境自主探索的动作策略。设计了一种新的马尔可夫决策过程状态，仅通过仿真学习机器人的动作策略，并将结果应用于真实环境而无需进一步学习。降低了基于栅格的路径规划器对精确地图的需求，实现了无地图导航。所提方法能够比基于栅格的规划器以更低的计算代价获得路径，但具有相似的性能。训练得到的动作策略在针对地下矿井或室内空间自主探索的仿真与现场试验中得到了广泛评估。
引用
@article{arxiv.2110.01747,
title = {Mapless Navigation: Learning UAVs Motion forExploration of Unknown Environments},
author = {Sunggoo Jung and David Hyunchul Shim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.01747},
year = {2021}
}