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然而，据我们所知，目前很少有现有的工作探讨了如何智能设计移动边缘计算网络中无人机的飞行轨迹，以服务于大量设备，尤其是考虑到设备的动态移动性和无人机与设备之间的动态关联。因此，无人机辅助边缘计算网络是一个自然的选择和有前景的范式，在其中如何优化无人机的飞行路径以满足大量设备的通信和计算需求成为一个重要且具有挑战性的问题。由于其灵活的部署、全面的控制和网络性能，UA V辅助无线通信受到了广泛的研究兴趣
通过无人机航空遥感技术可以实现对地表空间要素的立体观测，获取丰富多样的地理空间数据，可以为资源环境领域的科学研究与业务化工作提供重要的一手数据。
自动驾驶系统通常由提供稳定性和控制的“内环”组成，而“外环”负责任务级别的目标，如航路点导航。无人机的自动驾驶系统主要采用比例-积分-导数(PID)控制系统实现，该系统在稳定环境中表现优异。然而，在不可预测和恶劣的环境中，需要更复杂的控制。智能飞行控制系统是一个活跃的研究领域，最近通过使用强化学习(RL)来解决PID控制的局限性，它在其他应用中已经取得了成功，如机器人。然而，以前的工作主要集中在在
本文是对参考文章《无人机航线规划思路剖析，基于凸多边形地块往复式运动》算法实现的一个优化，优化内容点：航线间隔的优化航线外扩注：接下来的内容，请务必掌握参考文章内容的知识点。航线间隔计算的优化优化前写法：作者使用了一个非常简单粗暴的写法，即用多边形外接矩形计算出最北方向和最南方向的距离，然后除以航线间隔距离，得出规划航线的数量:function distance(p1,p2)...
基于神经网络为无人机开发模型预测控制（MPC）方案是一个结合了先进控制技术和人工智能算法的复杂过程。
雾霾条件，由诸如雨雪等自然现象以及城市和森林火灾等人造灾害引起，可以严重降低摄影、监控和遥感等应用中的图像质量。这种退化导致对比度降低和色彩偏移，最终阻碍计算机视觉（CV）模型的性能，导致目标检测、图像分类和图像分割结果不佳。因此，致力于从雾霾照片中提取清晰、高质量场景的研究数量在过去几十年里呈指数级增长。这一图像处理领域被称为_图像去雾_。在深度学习在CV和图像处理中广泛应用之前，图像去雾技术大
遥感技术的发展为植被生长状态及动态监测提供了重要的技术手段，与传统地面实测方法不同，遥感把传统的“点”测量获取的有限代表性信息扩展为更加符合客观世界的“面”信息（即区域信息），且不会对生态系统造成破坏，能够长期、动态、连续地估算植被参数，在区域或全球尺度植被参数估算中具有不可替代的优势。其中，围绕着四大类信息，划分为十四个子专题：株数和株高、冠层覆盖度、作物倒伏、不同生育期状况、叶面积指数、作物系
摘要：多接入边缘计算（MEC）被认为是克服移动设备计算能力限制的有前途的解决方案。本文研究了一种基于非正交多址（NOMA）的节能无人机MEC框架，将多架无人机部署为边缘服务器，为地面用户提供计算辅助，并采用NOMA降低任务卸载能耗。由于参数的耦合，效用最小化是一个高度非凸的问题，因此，该问题被分解为两个更易于处理的子问题，即给定无人机轨迹的无线电和计算资源的最优分配，以及基于给定资源分配方案的轨迹
无人机在近年来得到了广泛的应用，其灵活性和机动性使其在物流、勘探、监测等领域发挥着重要作用。然而，在复杂的三维环境中实现无人机的自主路径规划仍然是一个挑战。本文提出了一种基于深度强化学习DQN算法的无人机三维路径规划方法，该方法能够在三维栅格地图中高效地规划出安全、高效的路径。文章首先介绍了无人机三维路径规划问题的背景和意义，然后详细阐述了DQN算法的原理及其应用于无人机路径规划的具体实现方法。
DQN算法，英文名为Deep Q Network，被称为深度Q网络，其将深度神经网络结合了Q_eamming。传统的 Q-leamning只使用表格的方式记录状态、动作对应的Q值，这样的方法在处理大规模问题上会占用极大的内存，可能存在的状态数量过于庞太无法列出表格，即维度爆炸，因此科学家们将神经网络与Q-learning进行结合，用神经网络就不再需要表格来记录Q值。
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