基于未知场景的无人机路径规划算法
常文文
邓锴
普阳
荆鑫
郑州西亚斯学院计算机与软件工程学院 河南郑州 451100;郑州西亚斯学院计算机工程实践中心 河南郑州 451100
摘要：针对无人机在危险未知环境中路径规划效果欠佳的问题,文章提出了一种基于改进神经符号智能搜索算法的无人机路径规划方案.为解决无人机在大型危险环境中受限时效性的路径规划难题,通过组合神经符号系统,集成神经符号视觉感知、推理及基础模块来处理原始感官输入,实现了无人机在现实场景中可解释的路径规划;引入因果表征解缠学习方法,能够精准识别表征中的因果与非因果因素,有效提升了无人机在低可见度场景下的路径规划性能;将提取的因果因素传递至后续策略学习过程,消除非因果因素的干扰,进一步增强了模型的泛化能力.在AirSim仿真平台上的实验结果表明,与原有方法相比,改进算法的路径规划成功率提升了7.8％.
关键词：无人机神经符号系统未知环境路径规划
资助基金：郑州西亚斯学院科研资助项目(2024XKE116)
论文发表日期：2025-08-25
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 52-55 )