[发明专利]一种基于DQN的多无人机协同区域监视的航路规划方法有效
申请号: | 201810427968.0 | 申请日: | 2018-05-07 |
公开(公告)号: | CN109032168B | 公开(公告)日: | 2021-06-08 |
发明(设计)人: | 王彤;李艳庆;张曙光 | 申请(专利权)人: | 西安电子科技大学 |
主分类号: | G05D1/10 | 分类号: | G05D1/10 |
代理公司: | 西安睿通知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 61218 | 代理人: | 惠文轩 |
地址: | 710071*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | 本发明属于多无人机区域监视航路规划领域,公开了一种基于DQN的多无人机区域监视的航路规划方法,包括:设定无人机群的目标监视区域,包含N架无人机,每架无人机上设置一个机载雷达,每架无人机匀速飞行;对无人机群的航路规划进行建模;确定无人机的状态与动作;建立深度神经网络;得到神经网络的目标值;N架无人机的航路进行规划,得到无人机群飞行过程中的有限个训练样本,通过样本训练深度神经网络,训练好的神经网络可以预测到没有看过的样本。当输入无人机群的当前状态时,通过神经网络就可以知道采取哪一个动作飞行时下一步的监视覆盖率就最大。以此规划出的航路就能够使得无人机群有效地实时覆盖监视区域。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 dqn 无人机 协同 区域 监视 航路 规划 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于DQN的多无人机协同区域监视的航路规划方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:步骤1,设定无人机群的监视区域,所述无人机群包含N架无人机,每架无人机上设置一个机载雷达,N架无人机在同一高度匀速飞行,并设定每架无人机的监视半径Rmax;步骤2,确定每架无人机的最大速度偏转角θmax,以及每架无人机的位置和速度更新表达式;步骤3,建立深度神经网络包含N个全连接神经网络,一个全连接神经网络对应一架无人机的航路规划;步骤4,确定每个全连接神经网络的目标值;步骤5,训练每个全连接神经网络的网络参数,得到每个训练后的神经网络模型,从而根据所述每个训练后的神经网络模型确定对应无人机的航路规划结果。
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