[发明专利]一种用于多无人机系统持续覆盖特定区域的深度强化学习方法有效
| 申请号： | 202011542223.2 | 申请日： | 2020-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN112580537B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 王楠;孙兆梅;牛轶峰;康瀚文;林弘;丁宇航;李雄 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/17 | 分类号： | G06V20/17;G06V10/40;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 | 代理人： | 周长清 |
| 地址： | 410073 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于多无人机系统持续覆盖特定区域的深度强化学习方法，其步骤包括：步骤S1：建立待覆盖区域特征提取的深度卷积神经网络模型；步骤S2：基于强化学习actor‑critic网络，建立多无人机系统持续覆盖特定区域的深度强化学习模型，分别建立多无人机系统控制决策模型和动作值函数的双向循环神经网络模型；步骤S3：基于WLU，为多无人机决策系统设计个体奖励函数；步骤S4：基于强化学习策略梯度方法，训练步骤S1和S2中的神经网络模型。本发明具有鲁棒性能好、可扩展性强、覆盖周期短、协调性好等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 无人机 系统 持续 覆盖 特定 区域 深度 强化 学习方法 | ||
【主权项】：
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