UAV+EH+强化学习

智能表面（IOS）是一种特殊的表面，具有天线元件，可以反射入射信号，并通过调整相移向量控制从智能表面到潜在接收器的出射信号方向。在RIS辅助的无人机通信中，通过在无人机下方携带智能表面，在适当的高度飞行，可以提供反射射频表面，从而扩大通信覆盖范围，并提供大规模360°覆盖和更高的频谱效率。此外，RIS辅助的无人机通信还可以增加信道容量，通过优化无人机的轨迹和相移向量，将出射信号传输到预期的用户设备位置。

相关问题

无人机强化学习开源项目

以下是几个无人机强化学习开源项目：

1. AirSim：AirSim是由微软开发的基于虚幻引擎的开源模拟器，可用于模拟无人机和车辆的行为。AirSim支持强化学习算法，例如DQN和DDPG。

2. PX4：PX4是一款流行的无人机开源飞控固件，支持多种传感器和飞行控制器硬件。PX4的代码库包含了各种模拟器和仿真器，可用于研究和开发强化学习算法。

3. UAV-GCN：UAV-GCN是一个无人机路径规划和控制的开源工具包，基于图神经网络和强化学习。它提供了一个端到端的解决方案，可以学习无人机的轨迹和姿态控制。

4. GymFC：GymFC是一个基于OpenAI Gym的无人机飞行控制仿真平台，支持多种飞行器类型和任务。它可以用于研究和开发各种强化学习算法，例如DQN和DDPG。

这些开源项目提供了一个良好的起点，可以帮助您开始研究和开发无人机的强化学习算法。

固定翼无人机强化学习

固定翼无人机强化学习是一种基于强化学习方法的控制器设计技术。通过使用强化学习算法，可以让无人机在不断的尝试和学习中，优化飞行控制策略，以实现更好的飞行性能和任务完成能力。在固定翼无人机强化学习的研究中，研究者们使用了各种方法和环境来进行实验和仿真，例如使用深度递归强化学习和时间注意力的无人机避障控制等。

参考文献：
: Learning to Fly: Computational Controller Design for Hybrid UAVs with Reinforcement Learning
: GitHub - JDatPNW/QPlane: Fixed Wing Flight Simulation Environment for Reinforcement Learning
: GitHub - abhiksingla/UAV_obstacle_avoidance_controller: UAV Obstacle Avoidance using Deep Recurrent Reinforcement Learning with Temporal Attention