我正在进行强化学习，以训练无人机的自主导航。由于具有模拟环境和CNN：AlexNet，因此受支持的问题是基于摄像头的自主导航。我想添加其他两个输入来优化导航：无人机的位置/方向和以3D矩阵形式移动的体积单位。神经网络的目的是预测无人机的下一个动作。
我想在卷积层之后添加这两个新输入，但是我不知道如何集成它们。我打算将3D矩阵展平，并在完全连接的层之前将其与位置/方向一起添加，但我不知道这是否是正确的方法。
哪种网络最好整合这两个新输入？
您可能希望通过在平整后将新输入连接到一个层来注入新输入。
我建议您检查stackoverflow链接：How to concatenate two layers in keras?
作为示例和良好的解释