[发明专利]基于双神经网络强化学习的自主水下航行器路径规划方法有效
| 申请号： | 202110253524.1 | 申请日： | 2021-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN113064422B | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 黄浩乾;李光辉;韩亦鸣;王冰 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210024 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双神经网络强化学习的自主水下航行器路径规划方法，基于双神经网络强化学习算法解决自主水下航行器的路径规划问题。针对Q‑learning学习算法存在需要存储空间大和查找时间长的问题,进行优化处理；在Q‑learning学习算法的基础上融入目标网络和记忆池经验回放技术得到双神经网络强化学习算法，并构建基于双神经网络强化学习算法的AUV智能路径规划框架；量化处理自主水下航行器的环境状态信息，将其与双神经网络强化学习算法相结合，并判断AUV运动方向与目标点位置关系，得到AUV智能规划路径的决策。本发明显著地降低了运算的复杂性，满足实时决策要求，具有突出的迁移能力和环境适应性，为AUV提供安全快捷可靠的路径规划方案。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 强化 学习 自主 水下 航行 路径 规划 方法 | ||
【主权项】：
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