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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司南京供电分公司;北京中电飞华通信有限公司;国网江苏省电力有限公司;国网信息通信产业集团有限公司;北京邮电大学;国家电网有限公司
申请日：2023-11-30
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118261309A
主分类号：G06Q10/047
分类号：G06Q10/047;G06N20/00;G06F18/23
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本公开提供一种基于强化学习的无人机路径规划方法及相关设备。所述方法包括：获取第一无人机的第一状态；基于第一无人机的第一状态和第一动作，确定第一无人机的下一状态；确定第一无人机从第一状态运行到下一状态对应的第一奖励，基于第一奖励和更新次数确定第一强化值；响应于第一强化值满足预设的条件，对第一状态进行更新得到下一状态；基于第一状态中的第一初始位置和下一状态中的第一目标位置，确定第一无人机的第一最佳路径；基于第一最佳路径确定第二无人机的第二状态；通过延迟强化学习算法对第二状态进行递归处理，得到第二无人机的第二最佳路径。
主权项：1.一种基于强化学习的无人机路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一无人机的第一状态；其中，所述第一状态包括：第一初始位置、第一飞行时间和第一剩余能量；基于所述第一无人机的第一状态和第一动作，确定所述第一无人机的下一状态；确定所述第一无人机从所述第一状态运行到所述下一状态对应的第一奖励，基于所述第一奖励和更新次数确定第一强化值；其中，所述更新次数为样本数量的平均值；响应于所述第一强化值满足预设的条件，对所述第一状态进行更新得到所述下一状态；基于所述第一状态中的所述第一初始位置和所述下一状态中的第一目标位置，确定所述第一无人机的第一最佳路径；基于所述第一最佳路径确定第二无人机的第二状态；其中，所述第二无人机为无人机组网中所述第一无人机的下一无人机；通过延迟强化学习算法对所述第二状态进行递归处理，得到所述第二无人机的第二最佳路径。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司;北京中电飞华通信有限公司;国网江苏省电力有限公司;国网信息通信产业集团有限公司;北京邮电大学;国家电网有限公司 基于强化学习的无人机路径规划方法及相关设备
免责声明
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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