[发明专利]一种基于迁移学习的装备车辆路径规划方法

摘要

本发明属于车辆的路径规划技术领域，具体是一种基于迁移学习的装备车辆路径规划方法。包括以下步骤，S1～获取装备车辆的基础数据，S2～获取规划时间及规划目标；S3～获取静态规划环境数据，S4～获取装备车辆行驶数据，S5～利用DDPG算法构建路径规划模型，S7～获取动态规划环境的参数变化数据；S8～构建动态规划环境域；S9～微调深度神经网络的参数，S10～将训练好的网络参数作为路径规划算法的输入，通过实时获取战中的地形、情报数据，不停调整规划策略，生成装备车辆的路径规划结果。S11～通过不同战中动态规划环境可得到不同战场环境的路径规划结果，将路径规划结果及其对应的网络训练参数作为历史样本。

主权项

1.一种基于迁移学习的装备车辆路径规划方法，其特征在于：包括以下步骤，/nS1～获取装备车辆的基础数据，包括装备车辆的长、宽、高以及承重基础参数；/nS2～获取规划时间及规划目标；战中行军设置有最晚到达时间，通过不同的规划目标，包括地表距离最短、时间最短、风险最小以及油耗最少，逆推通过各关键点的时间点及可休息时间，进而计算装备车辆的最晚出发时间；/nS3～获取静态规划环境数据，包括影响装备车辆行驶的地表数据、地形数据以及气象数据；/nS4～获取装备车辆行驶数据，基于已获取的地表地形数据以及特定气象数据，获取相应装备车辆的行驶数据，包括载重行驶速度、转弯半径、越障高度以及爬坡能力，为路径规划的每一路段的代价距离计算做数据准备；/nS5～利用DDPG算法构建路径规划模型，通过装备车辆基础数据、规划时间及规划目标、静态规划环境数据、装备车辆行驶数据建立路径规划代价函数，利用深度神经网络的预训练得到代价函数中各约束条件的参数；/nS6～构建静态规划环境域，环境域即实地的栅格地图；/nS7～获取动态规划环境的参数变化数据；通过战场情报相关传感器将地形、气象、路况检测数据回传指挥控制系统，实时检测地形参数q