20、无人机精准降落与核环境检测技术解析

无人机精准降落与核环境检测技术解析

一、无人机精准降落算法及实验
  1. 算法优势与性能
    • 实验结果表明,该算法能在不同环境下,安全且精准地让四旋翼无人机降落到初始起飞位置,相比IMU - GPS EKF状态估计,具有显著的统计学优势。
    • 算法对风具有较强的鲁棒性,实验结果不受风力条件的影响。
  2. 失败案例分析
    • 当地面高度突然大幅变化时,平面假设不再成立,无法准确计算刚体变换,导致降落失败。
    • 场景发生大量变化时,也会出现降落失败的情况。
  3. 鱼眼镜头与针孔镜头对比
    |镜头类型|特点|适用场景|
    | ---- | ---- | ---- |
    |鱼眼镜头|径向畸变高,但能为自主精准降落任务提供更多信息| - 无人机初始下降阶段,当起飞结束点与降落起始点有较大偏移时,可增强降落能力,减少对状态估计的依赖。
    - 无人机接近地面且风力较大时,凭借更大的视野,即使被风吹偏,也能保持对起飞图像的视觉追踪并恢复。|
    |针孔镜头| - | - |
  4. 场景变化实验
    • 实验场景设置 :设置了三种不同的场景变化实验,分别是车辆从距离无人机4英尺移动到16英尺(Short - Med)、从4英尺移动到41英尺(Short - Long)、从16
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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