[发明专利]一种基于深度强化学习的无人机三维轨迹规划方法及系统在审
| 申请号： | 202211173765.6 | 申请日： | 2022-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN115580845A | 公开（公告）日： | 2023-01-06 |
| 发明（设计）人： | 胡钰林;高云飞 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | H04W4/40 | 分类号： | H04W4/40;H04W4/029;H04W24/02;G05D1/10 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 黄靖 |
| 地址： | 430072 湖北省武*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种无人机三维轨迹规划方法及系统，包括以下步骤：首先源IoT设备对需要计算处理的数据进行收集，获得需要无人机进行计算处理的数据包；其次，源IoT设备将数据上传给无人机，无人机在对数据收集的过程中，通过贪婪算法来优化通信资源的调度、使用DDQN算法优化自身的轨迹，从而减少数据收集过程中时间的消耗；无人机将数据收集完成以后，利用自身设备进行计算处理；最后无人机将计算处理的数据通过下行信道发送给目标IoT设备，无人机在对数据发送的过程中，也通过贪婪算法优化目标IoT设备的调度，利用DDQN算法优化自身轨迹；当达到最大训练次数时，输出最优轨迹，可有效减少无人机任务执行时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 无人机 三维 轨迹 规划 方法 系统 | ||
【主权项】：
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