[发明专利]基于对抗地图的深度强化学习导航应用鲁棒性增强方法在审
| 申请号： | 202210447172.8 | 申请日： | 2022-04-19 |
| 公开（公告）号： | CN115032980A | 公开（公告）日： | 2022-09-09 |
| 发明（设计）人： | 桓琦;郭敏;马晓军;曾颖明;方永强 | 申请（专利权）人： | 北京计算机技术及应用研究所 |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02 |
| 代理公司： | 中国兵器工业集团公司专利中心 11011 | 代理人： | 王雪芬 |
| 地址： | 100854*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于对抗地图的深度强化学习导航应用鲁棒性增强方法，属于人工智能安全技术领域。本发明针对深度强化学习导航应用，为提高真实环境下DRL导航系统的鲁棒性，保证DRL导航模型在多种地图上均可安全导航，基于对抗样本的基本原理，提出了对抗地图的定义以及生成方法，并在此基础上通过“以攻促防”的方式，从对抗样本攻防角度出发，设计了一种基于对抗地图的鲁棒性增强方法，能够解决在真实环境下如何将对抗扰动添加到智能模型输入的问题，为真实环境下DRL导航模型的鲁棒性增强提供了一套可用的方案。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 对抗 地图 深度 强化 学习 导航 应用 鲁棒性 增强 方法 | ||
【主权项】：
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