[发明专利]一种基于深度强化学习的动态AUV追踪路径规划方法有效

专利信息
申请号: 202110283966.0 申请日: 2021-03-17
公开(公告)号: CN113052372B 公开(公告)日: 2022-08-02
发明(设计)人: 赵玉新;刘延龙;邓雄;杨硕;郝日栩;赵恒德;杜登辉;成小会 申请(专利权)人: 哈尔滨工程大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** 国省代码: 黑龙江;23
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摘要: 发明提供一种基于深度强化学习的动态AUV追踪路径规划方法,通过引入深度强化学习算法,运用航路模型来处理AUV的路径追踪问题。首先对目标和AUV状态分析,判断并选择采用哪种航路进行追踪,建立三种航路模型,用训练好的模型对AUV下一状态进行预测。采用纯方位最小二乘估计法对检测到的目标信号进行运动要素解算,获得目标信息。将目标和AUV运动情况作为状态输入,AUV下一状态的动作和航向作为输出,建立状态——动作映射策略。根据任务要求,选择奖赏函数,AUV每段时间所采取的决策都会获得相应评价。本发明结合深度学习和强化学习的优点,将深度强化学习算法用在AUV路径追踪上,实现了对动态AUV的追踪路径规划。
搜索关键词: 一种 基于 深度 强化 学习 动态 auv 追踪 路径 规划 方法
【主权项】:
暂无信息
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