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一种基于强化学习的无人机群智感知任务的路径规划方法

摘要

本发明公开了一种基于强化学习的无人机群智感知任务的路径规划方法,在演员‑批评者架构中加入多头注意力机制和对其他无人机策略的拟合,使得无人机执行决策时,充分考虑其他无人机的状态和策略。当无人机的数据收集量大于平均水平时,给予额外的奖励值以加速任务完成。当无人机间的路径重叠时,根据信号点数据量判断属于协作或竞争,依此修正它们的奖励值,从而促进其协作。使用n步返回时序差分计算批评者网络的目标价值,使无人机更有远见。最后,为使无人机更好的探索最大化数据收集量,使用分布式架构,给不同虚拟场景的无人机决策网络输出的动作加上不同方差的噪声。

著录项

  • 公开/公告号CN113641192A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-11-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 暨南大学;

    申请/专利号CN202110763664.3

  • 申请日2021-07-06

  • 分类号G05D1/12(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构44245 广州市华学知识产权代理有限公司;

  • 代理人詹丽红

  • 地址 510632 广东省广州市天河区黄埔大道西601号

  • 入库时间 2023-06-19 13:15:27

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-07-18

    授权

    发明专利权授予

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