[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
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: | 本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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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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