本发明提供了一种基于单目景深预测和深度增强学习的无人机森林探索系统。本发明逻辑上主要包括四个部分,景深预测识别优化、增强学习规则避障、目标检测以及以RESTful服务形式组建可扩展的感知、计算、控制无人机链路。流程上首先建立了针对森林场景的单目景深预测模型,并根据一种整图不确定度估计方法,通过对方差进行估计来表示景深预测模型结果的不确定度,解决了无人机飞行样例中景深预测失效的问题;然后构建在单目前向无人机硬件约束下的以森林场景下的小型障碍物规避为规划目标的避障模式;最后使用PPO深度增强学习算法来实现无人机避障及导航,解决了策略训练后可能出现的陷入局部最优区域的问题,并通过部署轻量级目标检测网络实现人员搜寻。
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