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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
摘要：一种基于深度强化学习的无人机自主导航方法和系统，涉及无人机自主导航领域。解决无人机训练模型收敛速度慢、无人机保守和激进行为平衡问题以及未考虑智能体动态变化趋势对导航任务影响的问题。方法包括：获得当前状态信息和前一时刻状态信息；根据当前时刻状态信息、前一时刻状态信息和无人机当前时刻自身信息构建无人机当前时刻的状态空间；获得当前时刻的动作空间；无人机执行期望的动作并获得奖励，同时更新下一时刻的状态信息；构建下一时刻的状态空间；将当前时刻的状态空间、动作空间、奖励、下一时刻的状态空间作为样本存储于经验回放池；训练无人机自主导航模型；根据训练后的模型，执行无人机的自主导航任务。应用于工业、农业领域。
主权项：1.一种基于深度强化学习的无人机自主导航方法，其特征在于，所述方法包括：S1：无人机基于机载传感器获得当前状态信息和前一时刻的状态信息；S2：根据当前时刻的状态信息和前一时刻的状态信息以及无人机当前时刻的自身信息构建无人机当前时刻的状态空间；S3：无人机基于当前的状态空间获得当前时刻的动作空间；S4：无人机执行期望的动作并获得奖励，同时更新下一时刻的状态信息；S5：重复步骤S1和步骤S2，构建下一时刻的状态空间；S6：将当前时刻的状态空间、动作空间、奖励、下一时刻的状态空间作为一条样本存储于经验回放池用于训练无人机自主导航模型；S7：重复步骤S1至步骤S6的动作，训练无人机自主导航模型；S8：根据训练后的无人机自主导航模型，重复步骤S1到步骤S5的动作，执行无人机的自主导航任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 一种基于深度强化学习的无人机自主导航方法和系统
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