Bài báo: Diffusion Policy Optimization for Autonomous UAV Navigation in GNSS-Denied Cluttered EnvironmentsNhóm tác giả:- Trần Hoài Phú – MMTT2022 – Tác giả chínhGiảng viên hướng dẫn:- ThS. Đặng Lê Bảo Chương- TS. Huỳnh Văn Đặng- PGS. TS. Lê Trung QuânTóm tắt:This paper presents AeroGen, a framework for autonomous UAV navigation in GNSS-denied and cluttered environments. The proposed method uses Diffusion Policy Policy Optimization (DPPO) to generate multi-modal action trajectories, conditioned on fused visual, depth, proprioceptive, and natural-language goal features. An adversarial Generative Curriculum Learning module is also used to synthesize challenging training environments. Experiments in dense forest navigation show that AeroGen achieves an 84.6% success rate and outperforms the strongest baseline by about 38 percentage points, demonstrating robust and consistent performance across multiple random seeds.Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến ThS. Đặng Lê Bảo Chương, TS. Huỳnh Văn Đặng và PGS. TS. Lê Trung Quân. Nhờ sự hướng dẫn tận tình và những định hướng chuyên môn của các thầy, em đã vượt qua nhiều khó khăn trong quá trình nghiên cứu để hoàn thiện bài báo này.Bài báo được công bố tại hội nghị quốc tế: IAAA 2026 (The 2nd International Conference on Intelligent Aerial Access and Applications) là hội nghị khoa học quốc tế về UAV/drone, trí tuệ nhân tạo, hệ thống nhúng và mạng truyền thông trên không.Các bài báo được chấp nhận và trình bày tại hội nghị sẽ được xuất bản bởi Springer LNNS, indexed by SCOPUS.Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/1EiExpQdXk/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin