[发明专利]一种基于深度强化学习的实时无人机路径预测方法有效
申请号: | 202010988055.3 | 申请日: | 2020-09-18 |
公开(公告)号: | CN112148008B | 公开(公告)日: | 2023-05-02 |
发明(设计)人: | 曾议芝;丁勇飞;康敏旸;刘博 | 申请(专利权)人: | 中国航空无线电电子研究所 |
主分类号: | G05D1/02 | 分类号: | G05D1/02;G01C21/20;G01C21/00;G06N20/00 |
代理公司: | 中国航空专利中心 11008 | 代理人: | 白瑶君 |
地址: | 200233 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | 本发明属于航路规划领域,涉及一种基于深度强化学习的实时无人机路径预测方法。该方法包括:步骤101、获取无人机的当前探测范围内的威胁矩阵;其中,当前探测范围的中心点位无人机所在位置点;威胁矩阵包括各个位置的威胁系数;步骤102、确定无人机目的地到当前探测范围内各点的距离,将这些距离作为当前距离矩阵;步骤103、根据威胁矩阵、当前距离矩阵和已训练的A3C网络,得到无人机的当前飞行方向和飞到下一时刻的位置;步骤104、无人机沿着当前飞行方向飞到下一时刻的位置;同时,判断下一时刻的位置是否到达目的地;步骤105、若否,执行步骤101。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 深度 强化 学习 实时 无人机 路径 预测 方法 | ||
【主权项】:
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