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基于學(xué)習(xí)的無人機感知與規(guī)避 版權(quán)信息
- ISBN：9787118127997
- 條形碼：9787118127997 ; 978-7-118-12799-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于學(xué)習(xí)的無人機感知與規(guī)避 內(nèi)容簡介
本書以無人機突發(fā)的障礙這一意外事件作為研究背景，主要研究單架無人機突遇障礙下的規(guī)避決策問題。針對搭載視覺傳感器的輕小型無人機，本書主要介紹了自身載荷能力和計算能力受限條件下的無人機感知與規(guī)避控制技術(shù)及其自主學(xué)習(xí)方法。以基于行為分解的控制架構(gòu)為基礎(chǔ)，結(jié)合學(xué)習(xí)機制，詳細介紹了兩種顯著性目標區(qū)域提取算法以及利用卷積與反卷積網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)對深度距離的估計方法；主要結(jié)合無人機規(guī)避過程中對于感知與動作的描述，介紹了結(jié)合強化學(xué)習(xí)理論的無人機感知-規(guī)避的實現(xiàn)算法。
基于學(xué)習(xí)的無人機感知與規(guī)避 目錄
第1章 緒論
1．1 研究背景
1．2 無人機感知規(guī)避系統(tǒng)現(xiàn)狀
1．3 無人機感知規(guī)避技術(shù)現(xiàn)狀
1．4 本書主要研究工作
1．4．1 主要研究內(nèi)容
1．4．2 組織結(jié)構(gòu)
1．4．3 主要創(chuàng)新點
第2章 無人機感知規(guī)避系統(tǒng)框架設(shè)計與分析
2．1 引言
2．2 機器人控制體系結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)
2．3 無人機感知規(guī)避框架設(shè)計與要素分析
2．3．1 感知規(guī)避框架設(shè)計
2．3．2 感知規(guī)避框架關(guān)鍵要素分析
2．3．3 感知規(guī)避框架學(xué)習(xí)機制描述
2．4 無人機感知-規(guī)避狀態(tài)空間表征描述
2．4．1 環(huán)境障礙物狀態(tài)描述
2．4．2 無人機規(guī)避動作描述
2．5 本章小結(jié)
第3章 基于顯著性的空中障礙目標檢測方法
3．1 引言
3．2 視覺注意機制與顯著性檢測
3．3 基于頻域信息的顯著性目標檢測
3．3．1 基于頻域信息的顯著性檢測方法描述
3．3．2 基于頻域信息的顯著性檢測算法設(shè)計
3．4 基于深度學(xué)習(xí)的顯著性目標檢測
3．4．1 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的顯著性檢測方法描述
3．4．2 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的顯著性檢測算法設(shè)計
3．5 空中目標顯著性檢測方法實驗驗證
3．5．1 通用數(shù)據(jù)集算法測試實驗
3．5．2 飛行數(shù)據(jù)集算法測試實驗
3．6 本章小結(jié)
第4章 基于自動編碼理論的近地障礙環(huán)境表征方法
4．1 引言
4．2 基于深度編碼-反編碼結(jié)構(gòu)的環(huán)境重構(gòu)算法
4．2．1 編碼與反編碼結(jié)構(gòu)
4．2．2 深度編碼-反編碼網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計
4．3 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度距離估計算法
4．3．1 測距方法與尺度空間
4．3．2 深度距離估計卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計
4．4 復(fù)雜近地環(huán)境表征方法實驗驗證
4．4．1 基于深度編碼-反編碼結(jié)構(gòu)的環(huán)境重構(gòu)算法實驗驗證
4．4．2 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度距離估計算法實驗驗證
4．5 本章小結(jié)
第5章 基于強化學(xué)習(xí)的無人機規(guī)避決策控制
5．1 引言
5．2 表格型Q學(xué)習(xí)規(guī)避算法
5．2．1 表格型Q學(xué)習(xí)原理
5．2．2 表格型Q學(xué)習(xí)算法設(shè)計
5．3 基于執(zhí)行器一評價器的無人機空中規(guī)避算法
5．3．1 執(zhí)行器一評價器框架描述
5．3．2 基于AC強化學(xué)習(xí)的無人機規(guī)避映射框架設(shè)計
5．3．3 基于AC強化學(xué)習(xí)的無人機規(guī)避算法設(shè)計
5．4 基于Deep Q學(xué)習(xí)與3D Q學(xué)習(xí)的無人機規(guī)避算法
5．4．1 基于Deep Q學(xué)習(xí)規(guī)避算法設(shè)計
5．4．2 基于3D Q學(xué)習(xí)規(guī)避算法設(shè)計
5．5 基于強化學(xué)習(xí)的無人機規(guī)避決策控制實驗驗證
5．5．1 面向空中背景的無人機規(guī)避算法實驗驗證
5．5．2 面向森林背景的無人機規(guī)避算法驗證
5．6 本章小結(jié)
致謝
參考文獻
1．1 研究背景
1．2 無人機感知規(guī)避系統(tǒng)現(xiàn)狀
1．3 無人機感知規(guī)避技術(shù)現(xiàn)狀
1．4 本書主要研究工作
1．4．1 主要研究內(nèi)容
1．4．2 組織結(jié)構(gòu)
1．4．3 主要創(chuàng)新點
第2章 無人機感知規(guī)避系統(tǒng)框架設(shè)計與分析
2．1 引言
2．2 機器人控制體系結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)
2．3 無人機感知規(guī)避框架設(shè)計與要素分析
2．3．1 感知規(guī)避框架設(shè)計
2．3．2 感知規(guī)避框架關(guān)鍵要素分析
2．3．3 感知規(guī)避框架學(xué)習(xí)機制描述
2．4 無人機感知-規(guī)避狀態(tài)空間表征描述
2．4．1 環(huán)境障礙物狀態(tài)描述
2．4．2 無人機規(guī)避動作描述
2．5 本章小結(jié)
第3章 基于顯著性的空中障礙目標檢測方法
3．1 引言
3．2 視覺注意機制與顯著性檢測
3．3 基于頻域信息的顯著性目標檢測
3．3．1 基于頻域信息的顯著性檢測方法描述
3．3．2 基于頻域信息的顯著性檢測算法設(shè)計
3．4 基于深度學(xué)習(xí)的顯著性目標檢測
3．4．1 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的顯著性檢測方法描述
3．4．2 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的顯著性檢測算法設(shè)計
3．5 空中目標顯著性檢測方法實驗驗證
3．5．1 通用數(shù)據(jù)集算法測試實驗
3．5．2 飛行數(shù)據(jù)集算法測試實驗
3．6 本章小結(jié)
第4章 基于自動編碼理論的近地障礙環(huán)境表征方法
4．1 引言
4．2 基于深度編碼-反編碼結(jié)構(gòu)的環(huán)境重構(gòu)算法
4．2．1 編碼與反編碼結(jié)構(gòu)
4．2．2 深度編碼-反編碼網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計
4．3 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度距離估計算法
4．3．1 測距方法與尺度空間
4．3．2 深度距離估計卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計
4．4 復(fù)雜近地環(huán)境表征方法實驗驗證
4．4．1 基于深度編碼-反編碼結(jié)構(gòu)的環(huán)境重構(gòu)算法實驗驗證
4．4．2 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度距離估計算法實驗驗證
4．5 本章小結(jié)
第5章 基于強化學(xué)習(xí)的無人機規(guī)避決策控制
5．1 引言
5．2 表格型Q學(xué)習(xí)規(guī)避算法
5．2．1 表格型Q學(xué)習(xí)原理
5．2．2 表格型Q學(xué)習(xí)算法設(shè)計
5．3 基于執(zhí)行器一評價器的無人機空中規(guī)避算法
5．3．1 執(zhí)行器一評價器框架描述
5．3．2 基于AC強化學(xué)習(xí)的無人機規(guī)避映射框架設(shè)計
5．3．3 基于AC強化學(xué)習(xí)的無人機規(guī)避算法設(shè)計
5．4 基于Deep Q學(xué)習(xí)與3D Q學(xué)習(xí)的無人機規(guī)避算法
5．4．1 基于Deep Q學(xué)習(xí)規(guī)避算法設(shè)計
5．4．2 基于3D Q學(xué)習(xí)規(guī)避算法設(shè)計
5．5 基于強化學(xué)習(xí)的無人機規(guī)避決策控制實驗驗證
5．5．1 面向空中背景的無人機規(guī)避算法實驗驗證
5．5．2 面向森林背景的無人機規(guī)避算法驗證
5．6 本章小結(jié)
致謝
參考文獻
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基于學(xué)習(xí)的無人機感知與規(guī)避 作者簡介
牛軼峰，男，河南伊川人，1979年生，博士(后)，講師。2001年、2007年分別獲得國防科技大學(xué)自動控制專業(yè)學(xué)士學(xué)位、控制科學(xué)與工程專業(yè)博士學(xué)位，2012年在德國蒂賓根大學(xué)（11所精英大學(xué)之 ）計算機科學(xué)系作博士后研究，F(xiàn)為國防科技大學(xué)機電工程與自動化學(xué)院無人系統(tǒng)研究所講師，IEEE、ISBE和CSIG會員。
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