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申请/专利权人：江苏科技大学
摘要：本发明公开了一种基于改进D3QN网络的无人机动态路径规划方法，步骤如下：步骤1：获取全局静态地图的无人机估计路径轨迹；步骤2：构建D3QN网络，包括在D3QN网络中构建子目标约束函数；步骤3：获取无人机当前位置的静态图层中的子目标；步骤4：保留无人机估计路径轨迹所穿过的子目标；步骤5：D3QN网络根据子目标集、无人机当前位置参数进行下一步动作预估，与在动作序列中随机产生的下一步动作进行自适应贪婪策略比较，将比较结果作为D3QN网络当次训练输出的无人机下一步动作，返回步骤3直至D3QN网络训练完成；步骤6：通过训练完成的D3QN网络进行无人机动态路径规划。本发明首先提高了网络训练的效率、效果；其次提高路径规划精度和速率。
主权项：1.一种基于改进D3QN网络的无人机动态路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取当前区域的全局静态地图，并根据全局静态地图获取一条估计的无人机路径轨迹；步骤2：构建D3QN网络，并进行训练，其中，包括在D3QN网络中以子目标的圆形约束区域构建子目标约束函数，圆形约束区域为以子目标为圆心画定的一个圆形区域；步骤3：获取无人机当前位置的静态图层中的子目标；步骤4：保留步骤1获取的无人机路径轨迹所穿过圆形约束区域的子目标，形成子目标集；步骤5：D3QN网络根据子目标集、无人机当前位置参数进行下一步动作预估；步骤6：将D3QN网络预估的下一步动作与在动作序列中随机产生的下一步动作进行自适应贪婪策略比较，将比较结果作为D3QN网络当次训练输出的无人机下一步动作，返回步骤3直至D3QN网络训练完成；步骤7：通过训练完成的D3QN网络进行无人机动态路径规划。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏科技大学 一种基于改进D3QN网络的无人机动态路径规划方法
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