2025深度学习发论文&模型涨点之——强化学习+卡尔曼滤波
强化学习是一种通过智能体与环境交互来学习最优决策策略的方法，而卡尔曼滤波则是一种高效的状态估计技术，能够从带有噪声的测量数据中提取有用信息。
例如，这篇登上Nature封面的研究在无人机竞速与避障任务中，通过融合视觉-惯性估计器和门检测器的卡尔曼滤波估计，无人机的状态估计精度得到显著提升，使其能够在真实世界比赛中达到人类世界冠军级别的竞速性能。同时，利用深度强化学习算法（如PPO）训练无人机的避障策略，并结合卡尔曼滤波器进行去噪处理，进一步提高了无人机在噪声环境下的性能。
我整理了一些强化学习+卡尔曼滤波【论文+代码】合集，需要的同学公人人人号【AI科研灵感】自取。
论文精选
论文1：
Beyond Static Obstacles: Integrating Kalman Filter with Reinforcement Learning for Drone Navigation
超越静态障碍：将卡尔曼滤波器与强化学习相结合用于无人机导航
方法
交互式多模型（IMM）卡尔曼滤波器：用于建模移动物体的潜在运动模式，从而准确预测未来目标位置。
近端策略优化（PPO）强化学习算法：利用卡尔曼滤波器的预测来优化无人机的实时轨迹。
模拟环境：开发了一个定制的三维无人机导航模拟器，用于训练和评估无人机的路径规划能力。
奖励函数：设计了一个综合考虑通过动态门、完成任务、碰撞惩罚和时间惩罚的奖励函数，以引导无人机的行为。
创新点
动态障碍物导航：通过结合IMM卡尔曼滤波器和PPO强化学习，使无人机能够在动态环境中有效导航，成功通过动态门，平均奖励为11.60，成功率为87%。
适应性轨迹规划：PPO算法能够根据环境变化动态调整无人机的轨迹，随着训练的进行，无人机的轨迹变得更加优化和快速，如图7所示。
强化学习的不确定性量化：通过将卡尔曼滤波器的预测结果融入PPO的观察空间，增强了无人机对动态环境的适应性和决策的准确性，提高了在复杂动态环境中的导航性能。
模拟环境的灵活性：开发的模拟环境能够支持多种动态场景和障碍物行为，为无人机路径规划算法的开发和测试提供了更现实、灵活的测试平台。
论文2：
Fast Value Tracking for Deep Reinforcement Learning
深度强化学习中的快速值跟踪
方法
Langevinized Kalman Temporal-Difference（LKTD）算法：基于随机梯度马尔可夫链蒙特卡洛（SGMCMC），高效地从深度神经网络参数的后验分布中采样。
状态空间模型：重新定义了强化学习的状态空间模型，引入了伪人口规模，使得算法能够收敛到正确的后验分布。
集成学习：将LKTD算法与深度Q网络（DQN）和量化回归DQN（QR-DQN）等现有算法进行集成，提升了算法的性能。
创新点
动态环境适应性：LKTD算法能够适应动态环境中的值函数和模型参数变化，通过伪人口规模N的调整，提高了算法在动态环境中的适应性和稳定性。
不确定性量化：LKTD算法通过SGMCMC从后验分布中抽样，量化了值函数和模型参数的不确定性，为强化学习提供了更准确的决策依据。
计算效率：LKTD算法的时间复杂度为O(np)，与DQN等算法相当，具有较高的计算效率和可扩展性，适用于大规模神经网络和大数据集。
重放缓冲区的结合：LKTD算法与重放缓冲区的结合，提高了数据利用效率，增强了算法在离线策略学习中的适用性，即使在数据有限的情况下也能保持良好的性能。
论文3：
Champion-level drone racing using deep reinforcement learning
使用深度强化学习的冠军级无人机竞速
方法
深度强化学习（RL）：使用深度强化学习训练无人机的控制策略，使无人机能够在复杂的三维赛道上高速飞行。
感知系统：结合视觉和惯性信息，通过卷积神经网络检测赛道上的门，并将其与视觉-惯性估计器的输出融合，提高无人机的状态估计精度。
控制策略：使用两层感知器表示控制策略，通过模型自由的深度RL在模拟环境中训练，优化无人机的飞行路径。
数据驱动的残差模型：通过在真实世界中收集的数据，建立感知和动态残差模型，将这些模型集成到模拟环境中，提高模拟的现实性，从而实现从模拟到现实的策略迁移。
创新点
冠军级性能：Swift系统在与三位人类世界冠军的比赛中多次获胜，并创造了最快的比赛记录，展示了无人机在物理世界中达到人类世界冠军水平的潜力。
感知和动态残差模型：通过在真实世界中收集的数据，建立感知和动态残差模型，显著提高了从模拟到现实的策略迁移效果，使无人机能够在真实环境中表现出色。
低延迟控制：Swift系统具有较低的传感器-电机延迟（40ms），相比人类飞行员的平均220ms，能够更快地做出反应，提高了飞行的精确性和效率。
现实世界适应性：Swift系统能够在真实世界中适应不同的环境条件，如不同的光照条件和赛道布局，展示了其在实际应用中的广泛适用性。
