[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
| 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: | 本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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