[发明专利]基于深度Q学习的无人机环境感知与自主避障方法有效
| 申请号： | 201910195250.8 | 申请日： | 2019-03-14 |
| 公开（公告）号： | CN109933086B | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 田栢苓;刘丽红;崔婕;宗群 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G05D1/10 | 分类号： | G05D1/10 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 刘国威 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及四旋翼无人机环境感知与自主避障领域，为降低资源损耗、成本开支；适应无人机自主避障的实时性、鲁棒性和安全性要求，本发明采取的技术方案是，基于深度Q学习的无人机环境感知与自主避障方法，首先利用雷达对无人机前方一定距离内的路径进行探测，得到自身与障碍物、目标点间的距离作为无人机当前所处的状态；其次，训练过程中，利用神经网络模拟无人机每一个状态‑动作对所对应的深度学习Q值；最后，当训练结果逐渐收敛时，采用贪心算法，为每一个特定状态下的无人机选择出最佳的动作，从而实现无人机的自主避障。本发明主要应用于无人机环境感知与自主避障控制场合。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 无人机 环境 感知 自主 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度Q学习的无人机环境感知与自主避障方法，其特征是，首先利用雷达对无人机前方一定距离内的路径进行探测，得到自身与障碍物、目标点间的距离作为无人机当前所处的状态；其次，训练过程中，利用神经网络模拟无人机每一个状态‑动作对所对应的深度学习Q值；最后，当训练结果逐渐收敛时，采用贪心算法，为每一个特定状态下的无人机选择出最佳的动作，从而实现无人机的自主避障。
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