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**基于深度强化学习的全覆盖路径规划飞行器**
论文题目《UAV Coverage Path Planning under Varying Power Constraints using Deep Reinforcement Learning》 论文主要内容：1.利用DDQN做路径规划 2.利用卷积神经网络处理全局地图 3.考虑能量约束，任意位置起降 摄像头给出当前的覆盖率视图，GPS给出无人机的位置 覆盖问题利人工智能对教育
无人机这两年快速发展，大型表演日益增多，给百姓带来视听新体验的同时，也引发了不少话题：怎么预防安全事件发生？格物斯坦怎么对“黑飞”进行无人机监管？我们乐见其行业发展之余，也在急切盼望完善的无人机监管体制出台。 在无人机监管方面，美国的做法值得借鉴。早在2015年，能够借助手机无人机培训中心
无人机与有人机相比具有综合成本低、效费比高，使用机动灵活等特点，过去10年，各种类型的无人机在军民两用方面得到了广泛的应用。格物斯坦认为：在民用方面，无人机在农林植保、电力巡线、地质测绘、灾害评估、航拍娱乐等领域，应用效果和经济效益都非常看好。然而，伴随着民用无人机的