【无人机自主着陆】基于元强化学习的四旋翼无人机在移动平台上的自主着陆系统设计与实现（含详细代码及解释）

内容概要：论文提出了一种基于元强化学习(Meta-RL)的四旋翼无人机在移动平台上自主着陆的方法。针对移动平台轨迹未知且非合作的情况，传统方法存在规划与控制分离导致的跟踪延迟问题。作者将规划与控制集成到统一框架中，通过分离任务特定策略参数和共享低级参数，并学习概率编码器提取不同任务间的共同结构。在元训练阶段从任务分布中采样不同轨迹，概率编码器将历史经验统计信息积累到潜在变量中；在元测试阶段面对新轨迹时，根据无人机与平台的交互历史采样潜在变量，实现快速轨迹级适应。实验结果表明该方法相比传统算法具有更好的适应性和鲁棒性。 适合人群：从事无人机研究与开发的研究人员和技术人员，特别是对强化学习和四旋翼无人机控制有一定了解的读者。 使用场景及目标：①解决四旋翼无人机在未知移动平台上自主着陆的问题；②提高无人机在复杂环境下的适应性和鲁棒性；③通过元强化学习框架实现快速适应新任务的能力。 其他说明：该论文提供了详细的Python代码实现，包括概率编码器、适配器网络、策略网络和元强化学习智能体等关键组件。此外，还介绍了能量感知奖励函数、多模态感知融合、动态适应性测试框架等扩展实现，以及实际部署时的优化建议。实验验证表明该方法在训练效率、能量消耗和适应能力等方面显著优于传统方法。