【摘 要】
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在多约束复杂环境下,多数无人飞行器(UAV)航迹规划方法无法从历史经验中获得先验知识,导致对多变的环境适应性较差。提出一种基于深度强化学习的航迹规划策略自学习方法,利用
【机 构】
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华中科技大学人工智能与自动化学院多谱信息处理技术国家级重点实验室
【基金项目】
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江苏省自然科学基金(BK20170914)
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在多约束复杂环境下,多数无人飞行器(UAV)航迹规划方法无法从历史经验中获得先验知识,导致对多变的环境适应性较差。提出一种基于深度强化学习的航迹规划策略自学习方法,利用飞行约束条件设计UAV的状态及动作模式,从搜索宽度和深度2个方面降低航迹规划搜索规模,基于航迹优化目标设计奖惩函数,利用由卷积神经网络引导的蒙特卡洛树搜索(MCTS)算法学习得到航迹规划策略。仿真结果表明,该方法自学习得到的航迹规划策略具有泛化能力,相对未迭代训练的网络,该策略仅需17%的NN-MCTS仿真次数就可引导UAV在未知飞行环境中
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