基于深度强化学习的无人机自主降落方法研究
发布时间:2021-03-31 14:51
为了保证无人机的操作简便与解放人力的目标,提高为多旋翼无人机提供长期任务所需的自主水平,无人机在完成既定作业之后在回收平台上的自主降落操作就成为了研究的热点问题。由于回收平台大多是机动的,无人机移动平台上的自主降落成为了亟待解决的问题。本文的主要目的是通过机器学习机制来控制无人机解决其在地面移动平台的降落问题。针对现实世界中无人机学习训练的可重复性差和高危险性的问题,采用Parrot公司的Bebop2作为无人机单元并使用该公司的Sphinx环境下进行模拟,搭建了一套基于Gazebo-Parrot和ROS的无人机学习模拟仿真平台,该平台在Ubuntu/Linux操作系统下运行。通过该平台,实现了无人机在仿真环境下的学习训练,解决了实物训练的可重复性差和危险性高的问题。本文同时对深度强化学习算法的发展背景以及其中的部分算法的具体原理和其中的详细细节进行了具体的阐述,分析了各个算法的优缺点以及如何选择和应用深度强化学习算法在无人机在移动平台降落的具体任务目标上。针对平台和UAV的互相感知,本文提出了两类具有高可操作特点的方案:外部辅助和机器视觉。其中外部辅助在仿真中由Gazebo模拟器来替代...
【文章来源】:哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】:83 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
lee等实验装置
Bi等的实验装置
Serra等的实验装置
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于强化学习的旋翼无人机智能追踪方法[J]. 史豪斌,徐梦. 电子科技大学学报. 2019(04)
[2]基于自适应滑模控制的四旋翼无人机轨迹追踪控制[J]. 陶彦隐,王炜毅,邱亚峰,李杰. 信息与控制. 2018(03)
[3]物联网无人机应用关键技术研究[J]. 刘青龙,董家山. 电子技术应用. 2017(11)
[4]深度强化学习综述[J]. 刘全,翟建伟,章宗长,钟珊,周倩,章鹏,徐进. 计算机学报. 2018(01)
[5]基于视觉的无人机鲁棒tau控制方法研究[J]. 刘锦涛,吴文海,张源原,李静. 哈尔滨工程大学学报. 2016(02)
[6]四旋翼无人机目标跟踪系统设计[J]. 马良,穆朝絮,杨万扣,贺海鹏. 控制工程. 2015(06)
[7]我国农用植保无人机的应用与推广探讨[J]. 蒙艳华,周国强,吴春波,王志国,徐雪松. 中国植保导刊. 2014(S1)
[8]深度学习研究综述[J]. 孙志军,薛磊,许阳明,王正. 计算机应用研究. 2012(08)
[9]强化学习研究综述[J]. 高阳,陈世福,陆鑫. 自动化学报. 2004(01)
[10]计算机视觉的PNP问题的最优解[J]. 徐文立. 自动化学报. 1992(05)
硕士论文
[1]四旋翼无人机轨迹跟踪与自主着陆控制研究[D]. 龚有敏.哈尔滨工业大学 2017
[2]视觉惯性及卫星组合导航系统研究[D]. 魏振楠.哈尔滨工业大学 2016
本文编号:3111627
【文章来源】:哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】:83 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
lee等实验装置
Bi等的实验装置
Serra等的实验装置
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于强化学习的旋翼无人机智能追踪方法[J]. 史豪斌,徐梦. 电子科技大学学报. 2019(04)
[2]基于自适应滑模控制的四旋翼无人机轨迹追踪控制[J]. 陶彦隐,王炜毅,邱亚峰,李杰. 信息与控制. 2018(03)
[3]物联网无人机应用关键技术研究[J]. 刘青龙,董家山. 电子技术应用. 2017(11)
[4]深度强化学习综述[J]. 刘全,翟建伟,章宗长,钟珊,周倩,章鹏,徐进. 计算机学报. 2018(01)
[5]基于视觉的无人机鲁棒tau控制方法研究[J]. 刘锦涛,吴文海,张源原,李静. 哈尔滨工程大学学报. 2016(02)
[6]四旋翼无人机目标跟踪系统设计[J]. 马良,穆朝絮,杨万扣,贺海鹏. 控制工程. 2015(06)
[7]我国农用植保无人机的应用与推广探讨[J]. 蒙艳华,周国强,吴春波,王志国,徐雪松. 中国植保导刊. 2014(S1)
[8]深度学习研究综述[J]. 孙志军,薛磊,许阳明,王正. 计算机应用研究. 2012(08)
[9]强化学习研究综述[J]. 高阳,陈世福,陆鑫. 自动化学报. 2004(01)
[10]计算机视觉的PNP问题的最优解[J]. 徐文立. 自动化学报. 1992(05)
硕士论文
[1]四旋翼无人机轨迹跟踪与自主着陆控制研究[D]. 龚有敏.哈尔滨工业大学 2017
[2]视觉惯性及卫星组合导航系统研究[D]. 魏振楠.哈尔滨工业大学 2016
本文编号:3111627
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