[发明专利]一种基于数字孪生式训练的集群航迹规划强化学习方法有效
| 申请号： | 202111041443.1 | 申请日： | 2021-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN113495578B | 公开（公告）日： | 2021-12-10 |
| 发明（设计）人： | 雷磊;沈高青;蔡圣所;宋晓勤;张莉涓;朱晓浪 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G05D1/10 | 分类号： | G05D1/10 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 张婧 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于数字孪生式训练的集群航迹规划强化学习方法，该方法将无人机集群航迹规划问题的状态空间进行分类，并设计相应的子Actor网络用于处理不同类别的状态信息。为了驱动集群更好的完成航迹规划任务，该方法设计了五种不同的奖励信号，最终的奖励函数是五种奖励信号的线性耦合。同时，该方法设计了一种基于数字孪生的无人机集群航迹规划深度强化学习方法的仿真训练体系架构，构建无人机集群数字孪生系统；深度强化学习方法运行于孪生决策模型中，并利用集群孪生仿真模型和孪生连接通道，进行深度强化学习网络模型的训练和部署。本发明的仿真结果证明了该方法的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 数字 孪生 训练 集群 航迹 规划 强化 学习方法 | ||
【主权项】：
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