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申请/专利权人：北京交通大学

摘要：本发明公开了一种基于经验池优化的无人机自主控制方法及系统，属于飞行控制技术领域。本发明方法，包括：在无人机仿真模拟器中针对目标无人机，设置仿真环境；建立目标无人机的状态空间，动作空间以及奖励函数；根据所述状态空间以及动作空间构建用于特征提取的自编码器；构建无人机自主控制任务决策网络模型；加载所述仿真环境模拟目标无人机飞行，通过所述奖励函数生成经验数据，以及通过自编码器提取经验数据的特征值，并根据特征值筛选经验数据，根据筛选后的经验数据训练所述无人机自主控制任务决策网络模型；通过训练后的无人机自主控制任务决策网络模型，对目标无人机进行自主控制。本发明提高了经验池中经验的多样性。

主权项：1.一种基于经验池优化的无人机自主控制方法，其特征在于，所述方法包括：在无人机仿真模拟器中针对目标无人机，设置仿真环境；建立目标无人机的状态空间，动作空间以及奖励函数；根据所述状态空间以及动作空间构建用于特征提取的自编码器；构建无人机自主控制任务决策网络模型；加载所述仿真环境模拟目标无人机飞行，通过所述奖励函数生成经验数据，以及通过自编码器提取经验数据的特征值，并根据特征值筛选经验数据，根据筛选后的经验数据训练所述无人机自主控制任务决策网络模型；通过训练后的无人机自主控制任务决策网络模型，对目标无人机进行自主控制；用于特征提取的自编码器，包括：用于状态信息特征提取的自编码器和用于动作信息特征提取的自编码器；所述用于状态信息特征提取的自编码器，根据状态空间构建，具体包括：根据状态空间构建模拟状态数据集，根据所述模拟状态数据集，构建用于状态信息特征提取的自编码器；所述用于动作信息特征提取的自编码器，根据动作空间构建，具体包括：根据动作空间构建模拟动作数据集，根据所述模拟动作数据集，构建用于动作信息特征提取的自编码器；所述加载所述仿真环境模拟目标无人机飞行，通过所述奖励函数生成经验数据，以及通过自编码器提取经验数据的特征值，并根据特征值筛选经验数据，根据筛选后的经验数据训练所述无人机自主控制任务决策网络模型，具体包括：加载仿真环境；使用无人机自主控制任务决策网络模型，根据所述目标无人机的当前状态信息，做出动作决策；所述动作决策用于控制目标无人机在仿真环境中模拟飞行；通过所述奖励函数，计算目标无人机所有时刻动作作用于仿真环境后产生的奖励值，并根据奖励值、目标无人机的状态信息、动作信息以及新的状态信息生成经验数据；并通过自编码器提取经验数据的特征值，根据所述特征值筛选经验数据；通过筛选的经验数据，对无人机自主控制任务决策网络模型进行训练。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京交通大学 一种基于经验池优化的无人机自主控制方法及系统