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申请/专利权人：广州大学
摘要：本发明涉及深度学习领域，公开了一种基于强化学习和优化DWA算法的多无人机路径规划方法，其包括以下步骤：S1、建立可视化二维平面地图，并且生成障碍点，加载四台无人机运动模型，生成四个目标点；S2、初始化无人机参数，引入评价函数参数和奖惩因子；S3、通过给定四台无人机模型初速度和一定的方向，依次对四台无人机模型赋予初速度以及角速度，根据速度采样生成轨迹空间，通过评价函数确定当前速度状态下考虑五大比重的最佳路径；S4、无人机群规划运动轨迹到达目标点。本发明提出的一种基于强化学习和优化DWA算法的多无人机路径规划方法，与传统的空间环境监测方法相比，具有降低成本，污染物分布预测准确性好，可实时监测等优点。
主权项：1.一种基于强化学习和优化DWA算法的多无人机路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立可视化二维平面地图，并且生成障碍点，加载四台无人机运动模型，生成四个目标点；S2、初始化无人机参数，引入评价函数参数和设定奖惩因子；S3、通过给定四台无人机模型初速度和一定的方向，依次对四台无人机模型赋予初速度以及角速度，根据速度采样生成轨迹空间，通过评价函数确定当前速度状态下考虑五大比重的最佳路径；S4、四台无人机运动模型规划运动轨迹到达目标点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州大学 一种基于强化学习和优化DWA算法的多无人机路径规划方法
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