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摘要：本发明公开了一种融合A星算法和强化学习的多无人机空海协同目标监测方法，涉及路径规划技术领域，解决了空海协同监测效率和精准度不够高的技术问题，其技术方案要点融合A星算法和强化学习的路径规划算法来指导无人机的全覆盖路径规划与水面船只的点到点路径规划，以提高任务执行效率，并有效减少航行风险从而确保任务的安全高效执行；通过利用声纳阵列同时对水下情况进行监测，拓宽了监测的深度和广度，对潜在异常进行有效预防。本发明充分结合空中、海面上的精确扫描与水下的深度勘测，能够有效提升对广阔海域及水下目标监测的全面性和准确性。
主权项：1.一种融合A星算法和强化学习的多无人机空海协同目标监测方法，其特征在于，包括：岸基在信号监测过程中监测到异常情况时，以异常情况发生处为中心确定区域A，对区域A进行栅格建模，根据栅格建模对区域A的海域情况和空中情况进行风险区划；以风险区划中的高风险位置作为中心，将区域A划分成多个均匀的子区域Ai；通过A星算法获取全部子区域遍历的最优顺序并保存对应的第一A星路径；通过第一强化学习方法对第一A星路径进行强化学习训练，得到强化后路径选择；再对强化后路径选择进行动态调整，得到最终路径规划，探测无人机根据最终路径规划进行全覆盖扫描；探测无人机监测到海面异常目标后对其具体位置进行标记，并将标记位置传回岸基，岸基再将标记位置同步给任务型船只，任务型船只和功能型船只前往标记位置展开工作；其中，任务型船只根据A星算法和第二强化学习方法对前往标记位置的航行路径进行规划；到达标记位置后，任务型船只对功能型船只进行任务分配，功能型船只在选定位置投放声呐阵列，通过声呐阵列对水下异常情况进行监测，同时功能型无人机对异常区域及周围情况进行持续监测；当声呐阵列、功能型无人机和船只不再识别到异常情况时，任务型船只对是否停止行动或联系岸基调整资源投入进行决策，完成目标检测。
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百度查询： 南京邮电大学 融合A星算法和强化学习的多无人机空海协同目标监测方法
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