毕业设计：在UE4和AirSim环境中实现无人机自主导航与目标跟踪的强化学习算法.zip

简介：
本项目旨在开发一种基于UE4和AirSim环境下的强化学习算法，用于实现无人机的自主导航及目标跟踪功能，推动无人系统智能化发展。 该毕业设计项目主要聚焦于无人机的自主导航与目标跟踪，并采用强化学习算法在Unreal Engine 4（UE4）游戏引擎和AirSim仿真环境中实现。该项目为学生提供了一个实践平台，将理论知识与实际应用相结合，使学习者不仅能深入理解无人机控制原理，还能掌握前沿技术——强化学习。 首先了解UE4。UE4是一款由Epic Games开发的开源游戏引擎，在游戏开发、影视特效及建筑可视化等领域广泛应用。其强大的图形渲染能力和实时交互性使其成为理想的仿真环境。在本项目中，UE4用于模拟无人机飞行的真实场景，提供视觉反馈和物理环境支持。 AirSim是Microsoft Research推出的一个高性能仿真器，专为UE4和Unity设计，适用于无人机、自动驾驶汽车等复杂系统的开发。它能进行高精度的多传感器模拟（包括摄像头及激光雷达），使开发者能在仿真实境中收集大量训练数据，并用于机器学习模型的训练。 接下来介绍强化学习部分。作为人工智能的一个分支，强化学习通过智能体与环境之间的交互来发现最优策略以最大化期望奖励。在该项目中，无人机扮演智能体的角色，需要根据当前环境信息（如位置、速度和目标状态等）做出决策，实现自主导航及目标跟踪功能。可能采用的算法包括Q-learning、Deep Q-Network (DQN) 和Proximal Policy Optimization (PPO)，这些方法适用于连续动作空间与高维度状态空间问题，在无人机控制中非常适用。 项目实施过程中，学生需编写无人机控制代码以达成环境感知、路径规划、目标识别和跟踪等功能。这涉及传感器数据处理、使用YOLO或SSD等深度学习模型进行目标检测、利用卡尔曼滤波器进行状态估计以及训练部署策略网络等方面的工作。同时，在AirSim环境中进行大量模拟实验，不断调整参数优化算法。 项目提供的演示文件可能包含示例代码、训练脚本和配置文件等内容，学生可以直接运行并观察结果以加深理解强化学习在无人机控制中的应用。 此毕业设计涵盖了从游戏引擎仿真到深度强化学习的一系列核心技术，为学员提供了宝贵实践经验，并有助于提升他们在无人机自主导航与目标跟踪领域的专业能力。通过实际操作，不仅能锻炼编程技能，还能深入了解理论与实践之间的联系，为未来相关工作奠定坚实基础。