基于深度元强化学习的无人武器平台视觉主动跟踪瞄准方法

摘要

本发明公开了一种基于深度元强化学习的无人武器平台视觉主动跟踪瞄准方法，基于UE4仿真引擎搭建虚拟仿真环境，生成一系列无人武器平台视觉主动跟踪瞄准任务组成训练集和测试集；利用深度强化学习近端策略优化算法构建深度元强化学习模型；设计跟踪瞄准任务的奖励函数，在训练集中训练深度元强化学习模型直到模型收敛；在测试集中测试收敛的模型；将模型部署在无人武器平台上，验证模型在现实环境中的性能，实现快速适应新任务，提高无人武器平台视觉主动跟踪瞄准系统的泛化能力和跟踪瞄准精度。