基于强化学习的无人机路径规划：利用先验知识高效定位非均匀分布杂草

为解决无人机在农业应用中传统逐行飞行路径效率低下的问题，研究人员开展了一项基于深度强化学习（DRL）的路径规划研究，结合先验知识与实时杂草检测数据，提出了一种高效搜索策略。研究通过深度Q学习（DQN）训练智能体，在模拟环境中验证了杂草分布、检测误差及先验知识质量对性能的影响。结果表明，该方法在非均匀杂草分布下路径长度缩短66%，且对检测误差和先验知识不完整性具有鲁棒性。该研究为农业无人机自主作业提供了创新解决方案，显著提升了搜索效率。

　　

在农业智能化浪潮中，无人机（UAV）技术正逐渐成为田间管理的利器。然而，当前无人机在杂草检测等任务中普遍采用耗时费能的逐行飞行模式，这种"一刀切"的方式既无法适应杂草在田间非均匀分布的特性，又难以应对电池续航的硬性约束。更棘手的是，实际作业中还面临着检测系统误差、先验信息不确定等现实挑战。如何让无人机像经验丰富的农人一样，根据杂草分布特点自主规划最优路径，成为农业自动化领域亟待突破的瓶颈问题。

针对这一难题，研究人员开展了一项创新性研究，通过深度强化学习（DRL）方法，赋予无人机智能决策能力。这项发表在《Computers and Electronics in Agriculture》的研究，构建了一个融合先验知识与实时感知的决策框架。研究团队设计了一个基于马尔可夫决策过程（MDP）的仿真环境，采用深度Q网络（DQN）架构，将全局先验地图与局部检测信息相结合，训练无人机自主规划搜索路径。关键技术包括：构建48×48网格的杂草分布模拟环境；设计包含卷积模块和全连接层的双路径神经网络；采用经验回放缓冲区和软更新策略优化训练过程；在四组真实杂草图像数据集上验证迁移性能。

研究结果部分，多个实验系统揭示了该方法的优越性。"杂草分布影响实验"显示，在强聚集分布下，智能体仅用73步即可发现80%杂草，较传统方法节省65%路径；"检测误差实验"证实即使存在20%误检率，搜索效率仍显著优于基线；"先验知识质量实验"表明12×12分辨率的粗糙先验已足以支持高效搜索；"终止条件实验"中，智能体成功学会了在收益递减时自主终止任务；最终在真实图像测试中，该方法以10%检出率为代价，实现了66%的路径缩短。

讨论部分强调了该研究的三大突破：首先，抽象化的状态表示实现了仿真到现实的平滑迁移，这得益于对检测误差和先验不确定性的针对性建模；其次，双通道网络架构有效融合了不同尺度的环境信息，这与Theile等提出的城市物联网设备搜索思路异曲同工；最后，可学习的终止动作解决了传统搜索任务中"何时停止"的决策难题。值得注意的是，该方法对农业场景的特殊适应性体现在：RTK-GPS可满足1米网格的定位精度要求；目标检测网络0.7-0.9的F1分数已足够支撑决策；历史杂草分布数据可作为有效的先验知识来源。

这项研究为农业无人机智能化作业提供了重要范式转变，其核心价值在于将强化学习的决策优势与农业场景的特殊约束有机结合。正如作者指出，当面对非均匀分布目标且无需百分之百检出率的应用场景时，这种基于学习的搜索策略展现出显著优势。未来研究可进一步探索三维空间路径规划、课程学习优化等方向，推动农业无人机从机械化工具向智能决策体的跨越式发展。