[发明专利]一种基于深度强化学习的飞行器轨迹规划方法及系统有效
| 申请号： | 202111144858.1 | 申请日： | 2021-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN113848974B | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 呼卫军;全家乐;马先龙 | 申请（专利权）人： | 西安因诺航空科技有限公司 |
| 主分类号： | G05D1/10 | 分类号： | G05D1/10;G05D1/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 李鹏威 |
| 地址： | 710077 陕西省西安市高新区鱼化街办*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于深度强化学习的飞行器轨迹规划方法及系统，包括以下步骤：无人机利用模拟激光点云在飞行环境中交互产生态势信息；态势信息传入网络模型生成无人机执行机构动作；无人机执行动作得到下一时刻态势信息以及奖励信息；神经网络模型根据由奖励信息的态势‑动作值函数更新网络参数；判断飞行轨迹是否到达目标点，若是，规划结束，否则神经网络产生新的动作，无人机进行下一次态势更新。本发明利用深度强化学习方法对飞行器在复杂障碍下的轨迹规划问题进行研究，实现在信息不完备情境下更加自主，更加可靠、更加智能的轨迹规划。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 飞行器 轨迹 规划 方法 系统 | ||
【主权项】：
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