[发明专利]一种基于多智能体深度强化学习与最小二乘的定位方法在审
| 申请号： | 202210207643.8 | 申请日： | 2022-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN114578335A | 公开（公告）日： | 2022-06-03 |
| 发明（设计）人： | 郭贤生;李彤;张妍;段林甫;张玉坤;李林;黄健 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学长三角研究院（衢州） |
| 主分类号： | G01S11/06 | 分类号： | G01S11/06;G06F17/18 |
| 代理公司： | 成都点睛专利代理事务所(普通合伙) 51232 | 代理人： | 孙一峰 |
| 地址： | 324000 浙江省衢州市柯*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明属于无人机辅助轨迹定位的方法，具体涉及一种基于多智能体深度强化学习与最小二乘算法的定位方法。本发明建模一个无人机群与目标机器人相互通信的场景，利用有标签的无人机群和目标机器人的轨迹数据，以及二者之间的接收信号强度进行定位。首先使用最小二乘算法对目标位置进行定位，然后基于多智能体深度强化学习算法对无人机群进行自主定位，同时评估对目标位置的估计。训练过程中，使用深度神经网络处理高维状态输入，借助标签位置信息计算奖赏值，并考虑到多个智能体之间的异构性，进行了相关的仿真实验。通过训练可以得到一个自适应的网络模型，对处理高维异构数据也有一定的鲁棒性。因此，本发明是一种良好的定位替代技术。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 智能 深度 强化 学习 最小 定位 方法 | ||
【主权项】：
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