[发明专利]基于深度强化学习技术的仿生机器鱼群集导航模拟方法有效
| 申请号： | 202110687099.7 | 申请日： | 2021-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN113421345B | 公开（公告）日： | 2023-10-17 |
| 发明（设计）人： | 高天寒;张岩 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06T19/00 | 分类号： | G06T19/00;G06N3/006;G06N3/084 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 李珉 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度强化学习技术的仿生机器鱼群集导航模拟方法，涉及多智能体路径导航规划技术领域。该方法首先构建3D鱼群群集环境模型，然后在3D鱼群群集环境中构建仿生机器鱼群集的智能体模型；该智能体模型包括感知模型、运动模型和决策模型三部分；再构建鱼群群集的奖励函数，并在在奖励函数中引入好奇心机制；基于好奇心机制和PPO2算法构建智能体模型的分布式训练框架，让智能体以学习的方式获得行为策略；最后基于构建的分布式训练框架训练智能体模型，实现仿生机器鱼群集的导航模拟。该方法可以使虚拟鱼群在3D环境下学习到合理的鱼群行为，并应用到真实世界的仿生机器鱼群导航行为当中。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 技术 仿生 机器 鱼群 导航 模拟 方法 | ||
【主权项】：
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