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基于强化学习的动态特技飞行

Reactive Aerobatic Flight via Reinforcement Learning Zhichao Han, Fei Gao, et al. 投稿至IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) https://arxiv.org/abs/2505.24396 【完整工作和实验介绍】 本研究提出了一种基于深度强化学习的大规模动态特技飞行策略，突破了传统轨迹优化与跟踪控制分离带来的跟踪误差和高时延问题。通过端到端策略学习，系统直接从无人机状态和特技意图生成低层控制指令，实现了复杂大规模连续倒飞等高难度机动的自主飞行。引入自动逆课程学习策略，有效提升训练效率和稳定性，并结合域随机化技术，实现了零样本仿真到现实迁移。真实飞行实验验证了无人机在动态环境下快速响应和高精度控制的能力，展示了前所未有的机动性能。这项工作为无人机极限特技飞行的自主控制开辟了新路径，推动了大机动飞行智能化的发展。

如何在模型上添加模块？

讲解老师：DT算法工程师前钰！