[发明专利]一种基于深度强化学习的无人机意图航迹预测方法有效

专利信息
申请号: 202110054435.4 申请日: 2021-01-15
公开(公告)号: CN112947541B 公开(公告)日: 2022-07-26
发明(设计)人: 王玉惠;陈天培;吴庆宪;周泽宇;张逸航;刘昊天 申请(专利权)人: 南京航空航天大学
主分类号: G05D1/10 分类号: G05D1/10
代理公司: 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 代理人: 柏尚春
地址: 210016 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于深度强化学习的无人机意图航迹预测方法,首先,建立意图航迹预测奖励函数模型,其中包含机动动作模型和地形模型;接着,建立深度强化学习网络模型,对网络中参数迭代计算的过程进行分析;然后,对动作价值函数的近似过程进行分析,为之后的策略选择做准备;最后,建立策略模型,通过该模型对动作价值函数进行选取,从而选择出最佳的飞行动作,并通过航迹的形式显示结果。本发明不仅能完整的显示无人机的意图航迹,还可以得知无人机在飞行过程中做了何种机动动作。
搜索关键词: 一种 基于 深度 强化 学习 无人机 意图 航迹 预测 方法
【主权项】:
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