14、航天器避障与无人驾驶全景感知算法研究

航天器避障与无人驾驶全景感知算法研究

在航天探索和无人驾驶领域，航天器的避障以及无人驾驶车辆的环境感知都是至关重要的技术。下面将分别介绍航天器行星飞行避障引导方法和基于 DAFPN - YOLO 的无人驾驶全景感知算法。

航天器行星飞行避障引导方法

在行星飞行中，航天器需要在复杂且不确定的环境中导航，同时还要考虑初始状态干扰和障碍物位置的不确定性。通过将进化策略（ES）和深度 Q 网络（DQN）相结合，航天器能够在无需明确规划的情况下获得最优避障策略，从而成功实现行星飞行中的避障，确保航天器的安全和效率。

通过大量的行星飞行避障场景模拟，得出了两个重要结论：
1. 鲁棒性和适应性 ：结合 ES 和 DQN 的避障引导方法在存在干扰的情况下表现出显著的鲁棒性和适应性。它增强了引导过程的整体自主性和智能性，能够有效地实现避障。
2. 处理复杂环境的优势 ：无模型方法在处理难以建立模型的不确定和复杂环境时具有宝贵的优势。该方法的无梯度特性在优化非凸、非平滑优化问题以及处理广泛的行为状态空间方面特别有益。这对于具有动态和不可预测环境以及与环境交互成本高的行星探索飞行具有重要意义。

综上所述，所提出的强化学习方法为实现航天器飞行中的自主和智能避障提供了一个有前景的解决方案。它超越了传统方法的局限性，为确保安全高效的行星探索任务提供了自适应和智能的解决方案。

基于 DAFPN - YOLO 的无人驾驶全景感知算法

在无人驾驶领域，为了实现交通目标检测、可行驶区域分割和车道线分割等任务，提出了基于 DAFPN - YOLO 的无人驾驶全