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基于多智能体强化学习的模拟对抗训练方法 

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申请/专利权人:烟台中飞海装科技有限公司

摘要:本发明公开了基于多智能体强化学习的模拟对抗训练方法,涉及无人机领域,解决了现有的无人避障训练方法效果差的问题,包括步骤S1:建立对抗训练坐标系,根据对抗训练坐标系获取障碍物数据,步骤S2:根据障碍物数据获取无人机数据,步骤S3:根据障碍物数据和无人机数据对无人机开展对抗训练,并获取第一轮对抗分析数据,步骤S4:根据第一轮对抗分析数据进行对无人机进行避障优化,本发明通过多次对抗训练对障碍物的最佳避障距离进行确定,能够有效提高无人机的飞行效率,避免不必要的避障绕行。

主权项:1.基于多智能体强化学习的模拟对抗训练方法,其特征在于,具体包括以下步骤:步骤S1:建立对抗训练坐标系,根据所述对抗训练坐标系获取障碍物类型划分数据和障碍物实时运动速度,得到障碍物数据;步骤S2:根据所述障碍物数据获取无人机实时飞行加速度和无人机实时飞行速度,得到无人机数据;步骤S3:根据所述障碍物数据和所述无人机数据对无人机开展对抗训练,获取第一奖励参数、第二奖励参数、障碍物总距离以及第一轮对抗训练奖励系数,得到第一轮对抗分析数据;步骤S4:根据所述第一轮对抗分析数据进行多轮对抗分析,实现对无人机的避障优化。

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权利要求:

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