【摘 要】
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无人机(Unmanned Aerial Vehicles,UAV)在世界各国工业、农业、服务业和国防等各个领域得到了广泛的应用。为实现无人机自主精确着陆,无人机着陆地标定位问题已经成为研究的热点和难点。本文针对无人机着陆地标定位过程中遇到着陆地标检测有误、定位精度差,以及着陆地标暂时离开视野又重新返回时无法再次定位的问题,提出了基于主动强化学习的无人机着陆地标定位模型,实现了对无人机着陆地标的精确
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无人机(Unmanned Aerial Vehicles,UAV)在世界各国工业、农业、服务业和国防等各个领域得到了广泛的应用。为实现无人机自主精确着陆,无人机着陆地标定位问题已经成为研究的热点和难点。本文针对无人机着陆地标定位过程中遇到着陆地标检测有误、定位精度差,以及着陆地标暂时离开视野又重新返回时无法再次定位的问题,提出了基于主动强化学习的无人机着陆地标定位模型,实现了对无人机着陆地标的精确定位,提高了定位精度。论文主要研究内容如下:论文首先分析了现有无人机自主着陆方法的不足,总结了导致无人机着陆地标定位过程出现问题的训练数据集过小、着陆地标检测有误等因素,分析了无人机着陆地标被遮挡和暂时离开视野后重新返回视野时无法再次定位的问题。在研究强化学习(Reinforcement Learning)和主动学习(Active Learning)基础上,设计了主动学习和强化学习相结合实现无人机着陆地标精确定位的技术路线。其次,针对训练数据集过小、着陆地标检测有误、定位精度差的问题,提出了基于强化学习的无人机着陆地标定位模型。在使用马尔科夫决策过程(Markov Decision Process,MDP)对无人机着陆地标定位问题建模基础上,建立了无人机着陆地标定位网络(Landmark Localization Network,LLNet)。在无人机第一视角图像中,LLNet利用边界框定位无人机着陆地标。LLNet通过从其自身的历史错误学习中,经优化找到最优的无人机着陆地标定位策略。实验结果表明,相比其他模型,该模型提高了定位精度,可以实现无人机着陆地标位置的精确定位。最后,针对无人机着陆地标离开视野又重返视野时无法再次定位的问题,提出了基于主动强化学习的无人机着陆地标定位模型。该模型引入支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分数作为马尔科夫决策过程中的奖励函数,通过SVM分数,实现对无人机着陆地标主动定位网络(Active Landmark Localization Network,ALLNet)定位结果的判断。当无人机着陆地标离开视野时,ALLNet将停止运行,直到SVM检测到着陆地标已重新进入视野。实验结果表明,即使无人机着陆地标被部分遮挡或离开视野后又重返视野,基于主动强化学习的无人机着陆地标定位模型也能实现无人机着陆地标的精确定位。实验结果表明,相对于传统的无人机着陆地标定位方法,本文所提出的模型在多种复杂情境下均能成功定位无人机着陆地标,同时具有较高的定位精度。
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