[发明专利]基于深度强化学习的无人艇天气自适应避障方法有效
| 申请号： | 202110235684.3 | 申请日： | 2021-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN113176776B | 公开（公告）日： | 2022-08-19 |
| 发明（设计）人： | 骆祥峰;张瀚;谢少荣;陈雪 | 申请（专利权）人： | 上海大学 |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海上大专利事务所(普通合伙) 31205 | 代理人： | 何文欣 |
| 地址： | 200444*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的无人艇天气自适应避障方法，包括：基于PPO算法构建深度强化网络；构建无人艇避障的仿真环境与无人艇模型，定义无人艇模型的状态空间包括：无人艇模型上的图像传感器采集的环境图像与预设目标点的三维坐标信息；动作空间包括：无人艇模型的转向角度与推力；设计基于时序距离的奖励函数作为优化依据；利用深度强化网络采样不同天气下无人艇模型在与仿真环境交互时产生的样本数据；基于PPO算法，利用样本数据对深度强化网络进行训练得到不同天气下无人艇的自动避障模型。本发明方法能够实时感知天气变化，动态选取预训练避障模型，使无人艇模型适应不同的天气。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 无人 天气 自适应 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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