[发明专利]一种基于深度强化学习的无人机集群会合方法有效
| 申请号： | 202010034427.9 | 申请日： | 2020-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN111240356B | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 张耀中;许佳林;姚康佳 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G05D1/10 | 分类号： | G05D1/10 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 金凤 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度强化学习的无人机集群会合方法。训练阶段，在会合任务场景内设定一个固定区域作为无人机集群的会合区，获得区域中心点位置信息，建立评判无人机集群运动的深度神经网络，对深度神经网络进行训练，训练完成后，得到最终的深度神经网络；执行阶段，输入数据输入训练后的深度神经网络，进行判定。本发明扩展了无人机集群任务的状态空间和行为空间，面对不完整的场景信息实用性较强，构建了面向任务的无人机集群统一的决策网络，实现了决策网络对于不定数量的无人机的统一指挥控制。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 无人机 集群 会合 方法 | ||
【主权项】：
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