基于IHDR的自主学习巡检技术研究
来源：计算机工程杂志2019年第4期北京时间：
作者：俞玉瑾,韩军,赵庆喜,张红梅
单位：1.上海大学 上海先进通信与数据科学研究院,上海 200444; 2.河南立新监理咨询有限公司,郑州 450052; 3.国网河南省电力公司濮阳供电公司,河南 濮阳 457000
摘要：针对无人机路径规划存在只适用于静态场景的问题,提出一种自主飞行巡检方法。利用增量分层判别回归(IHDR)树存储无人机飞行经验,通过当前位置矢量搜索IHDR树,得到飞行控制量。根据当前位置与期望位置的偏差调整输出控制量,实现人造目标的巡检。实验结果表明,与IHDR方法相比,该方法学习时间缩短12.2%,且具有较高的准确率,适用于无人机巡检。
关键词：无人机,自主飞行,姿态学习,任务学习,增量分层判别回归,动态场景,飞行控制
基金资助：国家自然科学基金面上项目(61471230)。
