A New Hybrid Reinforcement Learning with Artificial Potential Field Method for UAV Target Search
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Autonomous navigation and target search for unmanned aerial vehicles (UAVs) have extensive application potential in search and rescue, surveillance, and environmental monitoring. Reinforcement learning (RL) has demonstrated excellent performance in real-time UAV navigation through dynamic optimization of decision-making strategies, but its application in large-scale environments for target search and obstacle avoidance is still limited by slow convergence and low computational efficiency. To address this issue, a hybrid framework combining RL and artificial potential field (APF) is proposed to improve the target search algorithm. Firstly, a task scenario and training environment for UAV target search are constructed. Secondly, RL is integrated with APF to form a framework that combines global and local strategies. Thirdly, the hybrid framework is compared with standalone RL algorithms through training and analysis of their performance differences. The experimental results demonstrate that the proposed method significantly outperforms standalone RL algorithms in terms of target search efficiency and obstacle avoidance performance. Specifically, the SAC-APF hybrid framework achieves a 161% improvement in success rate compared to the baseline SAC model, increasing from 0.282 to 0.736 in obstacle scenarios.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- A New Hybrid Reinforcement Learning with Artificial Potential Field Method for UAV Target Search
- Date Crossref
- 29/04/2025
- Éditeur
- MDPI AG
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Naval University of Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Wuhan Ship Development & Design Institute pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
China University of Geosciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
College of Electrical Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
National Key Laboratory of Electromagnetic Effect and Security on Marine Equipment pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
School of Mechanical Engineering and Electronic Information pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Naval University of Engineering, Wuhan Ship Development & Design Institute et China University of Geosciences, avec 3 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.