[发明专利]一种基于深度强化学习的大规模无人机集群飞行方法在审
| 申请号： | 202210310624.8 | 申请日： | 2022-03-28 |
| 公开（公告）号： | CN114578860A | 公开（公告）日： | 2022-06-03 |
| 发明（设计）人： | 王菖;闫超;相晓嘉;李杰;周晗;唐邓清;赖俊 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G05D1/10 | 分类号： | G05D1/10 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 王本晋 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的大规模无人机集群飞行方法，该方法将无人机集群防撞策略的学习过程依次划分为多个课程，使后一个课程的无人机集群规模大于前一个课程的无人机集群规模；构建基于执行器网络和评价器网络组成的课程强化学习框架，并在课程强化学习框架中设置基于注意力机制的群体恒定网络；根据课程强化学习框架依次对每个课程进行策略学习，得到每一架无人机的飞行策略；根据当前课程的前一个课程中的每一架无人机的经验数据，更新当前课程在策略学习过程中的执行器网络参数和评价器网络参数。本发明能够有效提高大规模无人机的学习和训练效率，有效避免大规模无人机集群飞行时发生碰撞，并具有强大的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 大规模 无人机 集群 飞行 方法 | ||
【主权项】：
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