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申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明公开一种基于强化学习的无人机导航避障控制律设计方法，包括以下步骤：建立无人机导航避障仿真训练环境；构建无人机的马尔科夫决策模型；训练引入时序注意力的深度强化学习SAC算法，以获取具有根据环境状态做出合适控制动作的神经网络参数；部署训练好的神经网络模型，进行导航避障任务。通过引入时序信息的无人机导航避障马尔可夫决策模型，训练引入时序注意力的深度强化学习算法，使其能够获知之前一段时间的飞行状态及障碍物信息，以达到加快算法收敛速度、提高任务成功率，并实现了无人机的全自动导航避障任务，为复杂环境中无人机自主、安全、有效的导航避障提供了实际有效的思路。
主权项：1.一种基于强化学习的无人机导航避障控制律设计方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、建立无人机导航避障仿真训练环境；S2、构建无人机的马尔科夫决策模型S，A，P，R；S3、训练引入时序注意力的深度强化学习模型，获取根据环境状态做出合适控制动作的神经网络参数；S4、部署训练好的神经网络模型，进行导航避障任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 一种基于强化学习的无人机导航避障控制律设计方法
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