摘要
本发明公开了一种基于传感融合和强化学习的无人机避障方法,属于航空飞行控制技术领域,包括以下步骤:步骤S1、传感器融合时空同步;步骤S2、传感融合障碍物识别与定位;步骤S3、基于强化学习的避障航线规划;将低分辨率全局地图和以无人机自身为中心的局部占据栅格地图进行叠加作为多通道输入,结合无人机当前状态及历史动作序列,输入至一个经训练的卷积神经网络和长短期记忆网络融合的智能体模型,通过智能体模型的奖励函数输出避障决策,机载计算机执行避障决策控制无人机完成避障动作。本发明通过传感器融合,增强了在不同天气条件及不同飞行环境下对障碍物的感知能力,同时也提升了感知距离,能够保证极端情况下的飞行安全。