改进强化学习算法的UAV室内三维航迹规划

张 俊，朱庆伟，严俊杰，温 波

1.西安科技大学 测绘科学与技术学院，西安710054

2.西南大学 心理学部，重庆400715

无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）因其机动性能好、使用方便等特点，被广泛应用在各个领域。将无人机用于灾后室内环境搜索和救援时，可以降低对救援人员的伤害，提高任务效率，并能在救援团队无法到达的区域执行搜索任务。航迹规划是无人机自主导航技术的重要组成部分，其目的是找到一条安全且路径长度尽可能短的路径，供无人机从起始位置到达目标位置[1-2]。当发生灾害时，室内空间中分布着大量的障碍物，严重威胁无人机的飞行安全。因此，安全高效的航迹规划方法是无人机完成灾后室内环境搜索救援任务的关键。

目前，许多文献都提出了无人机航迹规划算法。在基于网格的搜索方法中，网格的每个单元代表无人机的一个飞行节点，可根据适当的搜索算法（例如Dijkstra算法）建立基于网格的路径规划方法[3-4]。文献[5]提出了一种解决加权连接定向网络的多准则最短路径问题的方法，将改良的粗Dijkstra标记算法用于确定最佳路径。在基于人工势场的方法中，根据接收来自目标和障碍物的吸引力和排斥力来改变机器人的路径。文献[6]根据分配给目标和障碍物的吸引力和排斥力，通过人工势场的强度得出潜在势场，提出了使用人工合成技术进行救援路径规划的方法。文献[7]使用一种基于A*和人工势场的混合路径规划算法，该算法对动态未知环境中的机器人进行路径规划。……