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基于多智能体深度强化学习的无人机控制方法及系统

摘要

本发明提供了基于多智能体深度强化学习的无人机控制方法及系统,其中方法包括:根据无人机群信息采集系统的参数建立信息采集任务模型;其中,信息采集任务分为采集子任务和计算子任务;根据任务模型构建深度神经网络模型,利用结合注意力机制的多智能体深度强化学习算法训练深度神经网络模型;利用训练好的深度神经网络模型控制实际环境中的无人机群完成信息采集任务。本发明将每架无人机作为一个智能体,使用带有注意力单元的critic网络对actor网络的性能进行评估,能以更准确的评估值加快actor网络的训练速度;在执行信息采集任务时,每架无人机不需要与其他的智能体进行通信,从而减少了通信时延。

著录项

  • 公开/公告号CN112256056B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中山大学;

    申请/专利号CN202011118496.4

  • 发明设计人 陈武辉;杨志华;郑子彬;

    申请日2020-10-19

  • 分类号G05D1/10(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11227 北京集佳知识产权代理有限公司;

  • 代理人苏云辉

  • 地址 510006 广东省广州市新港西路135号

  • 入库时间 2022-08-23 13:10:53

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-01

    授权

    发明专利权授予

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