[发明专利]一种基于深度强化学习的无人机避障方法有效
| 申请号： | 202111317296.6 | 申请日： | 2021-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN114089776B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 曹红波;赵启;刘亮;甄子洋 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G05D1/08 | 分类号： | G05D1/08;G05D1/10 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 任志艳 |
| 地址： | 211106 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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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机避障方法，包括以下步骤：1)在三维空间内建立无人机避障飞行模型，随机生成障碍物数量位置，以及无人机的起始点；2)基于马尔可夫过程框架建立环境模型，3)基于状态和策略选择动作，无人机采取动作后与环境交互产生新的状态并计算得到的奖励，将状态、动作、奖励和下一时刻动作组成四元数通过改进的方法存储在样本空间中，以供样本采样训练；4)采用改进DDQN算法对环境模型采样得到的样本进行网络更新，并对样本的状态‑动作对进行赋值；5)根据样本中状态下各个动作的赋值选择最优动作，进而得到最优策略。本发明提出了采用分割采样池的强化学习避障方法，提高了生成策略的训练效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 无人机 方法 | ||
【主权项】：
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