[发明专利]无监督学习型神经网络的无人机全区域侦察路径规划方法有效
| 申请号： | 202010234135.X | 申请日： | 2020-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN111399541B | 公开（公告）日： | 2022-07-15 |
| 发明（设计）人： | 李波;杨志鹏;马浩;万开方;甘志刚;越凯强 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G05D1/10 | 分类号： | G05D1/10 |
| 代理公司： | 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 | 代理人： | 刘新琼 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种无监督学习型神经网络的无人机全区域侦察路径规划方法，通过迭代离线学习得到控制无人机机动的神经网络参数，使得无人机能够在自主规避威胁的前提下，尽可能快速的侦察整个区域。同时本发明得到的机动决策神经网络在不同的地形中具有良好的迁移性和通用性，为无人机在智能路径规划和自主机动决策方向提供了一种新的解决方法。本发明方法简便高效，有效减少无人机因环境信息改变而再规划或重规划的问题，有效节约训练时间成本。 | ||
| 搜索关键词： | 监督 学习 神经网络 无人机 区域 侦察 路径 规划 方法 | ||
【主权项】：
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