%0 Journal Article %A 俞玉瑾 %A 韩军 %A 赵庆喜 %A 张红梅 %T 基于IHDR的自主学习巡检技术研究 %D 2019 %R 10.19678/j.issn.1000-3428.0050023 %J 计算机工程 %P 311-315,320 %V 45 %N 4 %X

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。

%U http://www.ecice06.com/CN/10.19678/j.issn.1000-3428.0050023