[发明专利]一种强化学习的无人机群在未知海域内协同搜索多动态目标方法有效
| 申请号： | 201910346512.6 | 申请日： | 2019-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN110196605B | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 岳伟;关显赫;刘中常;王丽媛 | 申请（专利权）人： | 大连海事大学 |
| 主分类号： | G05D1/12 | 分类号： | G05D1/12 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 姜玉蓉;李洪福 |
| 地址： | 116026 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种强化学习的无人机群在未知海域内协同搜索多动态目标方法，包括以下步骤：S1:采用栅格法对搜索海域进行划分:根据无人机在一定区域内的信息素浓度建立领地意识信息图S2:根据无人机状态信息和决策u(k)设计Q值表；S3:根据无人机群当前状态的Q值采用Boltzmann分布机制选择无人机的飞行路线并执行；S4：利用搜索效能函数设计用来评价无人机飞行状态的奖惩函数，根据奖惩函数对无人机群到达的新状态的Q值进行更新；S5：将无人机群到达新状态更新为当前状态，持续作出飞行路线决策最终完成整个Q值表的学习，无人机群根据训练好的Q表做出决策，完成搜索任务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 强化 学习 无人 机群 未知 海域 协同 搜索 动态 目标 方法 | ||
【主权项】：
1.一种强化学习的无人机群在未知海域内协同搜索多动态目标方法，其特征在于包括以下步骤：S1:采用栅格法对搜索海域进行划分:基于海面环境、无人机动态、海面运动船舶动态和传感器探测模型信息建立多UAV海域搜索图；根据无人机在一定区域内的信息素浓度建立领地意识信息图，利用领地意识信息图拓展多UAV海域搜索图；S2:根据无人机状态信息和决策u(k)设计Q值表；S3:根据无人机群当前状态的Q值采用Boltzmann分布机制选择无人机的飞行路线并执行，当无人机群到达新状态时根据目标发现收益Jp、环境搜索收益Jχ、执行代价C、碰撞代价I的加权和得到搜索效能函数；S4：利用搜索效能函数设计用来评价无人机飞行状态的奖惩函数，根据奖惩函数对无人机群到达的新状态的Q值进行更新；S5：将无人机群到达新状态更新为当前状态，持续作出飞行路线决策最终完成整个Q值表的学习，无人机群根据训练好的Q表做出决策，完成搜索任务。
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