[发明专利]一种基于分层深度强化学习的无人机采集路径规划方法在审
| 申请号： | 202110458366.3 | 申请日： | 2021-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN113190039A | 公开（公告）日： | 2021-07-30 |
| 发明（设计）人： | 覃振权;刘中豪;卢炳先;王雷;朱明;王治国 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G05D1/10 | 分类号： | G05D1/10 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 温福雪 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于分层深度强化学习的无人机采集路径规划方法，首先对无人机数据采集场景中的通信模型、能耗模型进行建模；其次，考虑数据新鲜度的最大化和无人机的续航，将优化问题建模为一个半马尔科夫决策过程；最后，提出了一种基于分层深度强化学习的无人机路径规划方法，高层策略根据当前环境状态决定无人机在当前应该采集哪个传感设备的数据，低层策略根据当前状态和高层策略的目标来设计无人机的移动轨迹，无人机通过与环境的交互获得瞬时奖励，并基于这些信息进行训练。训练完成后，将策略网络部署到具有一定计算能力的无人机中，无人机可以进行实时的路径规划，执行长时间的数据采集任务，以提高整个任务执行期间的数据新鲜度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分层 深度 强化 学习 无人机 采集 路径 规划 方法 | ||
【主权项】：
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