[发明专利]一种基于深度强化学习的无人机编队避撞方法在审
| 申请号： | 202111246299.5 | 申请日： | 2021-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN114020013A | 公开（公告）日： | 2022-02-08 |
| 发明（设计）人： | 张学军;王思峰;唐立 | 申请（专利权）人： | 北航（四川）西部国际创新港科技有限公司 |
| 主分类号： | G05D1/10 | 分类号： | G05D1/10 |
| 代理公司： | 成都方圆聿联专利代理事务所(普通合伙) 51241 | 代理人： | 邓永红 |
| 地址： | 610000 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度强化学习的无人机编队避撞方法，包括：明确训练目标是输出使得无人机能够自主避撞飞行的策略，通过设置不同的约束条件使得无人机能够保持编队；在仿真环境中训练无人机，通过选择不同行为设置不同的奖励值来生成一条基于避撞行为的策略，记录无人机的各种状态信息和避撞策略；采用循环神经网络中的LSTM方式处理外部的环境信息，再结合无人机的状态信息，在初始策略的基础上进行训练；在避撞的基础上添加不同的约束条件使得无人机在避免队间碰撞的基础上保持一定的队形进行飞行，并通过模型不断运行优化。本发明实现无人机避撞和编队的有效统一，可以有效地整合资源，并且可以实时调整个体的行为来获取最优的避撞行为。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 无人机 编队 方法 | ||
【主权项】：
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