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申请/专利权人：南京大学
摘要：本发明公开一种无人机的模仿决策方法，根据人类的偏好数据实时模仿，控制无人机完成人类的指定任务。该方法利用深度学习和强化学习技术，通过从人类示范中提取关键状态和行为模式，构建适应动态环境变化的决策模型。所述决策模型采用一种基于演示的注意力机制深度学习网络架构，使得无人机能够在复杂环境中自主学习并优化自身行为，以适应未预见的情况。该方法通过将单视演示学习（OSIL）融入上下文驱动的元强化学习框架中，使得无人机在面对新任务和环境变化时，能够迅速调整策略，提高任务完成的准确性和效率。本发明所提出的方法在处理动态环境中的突发变化方面表现优越，具有广泛的应用前景。
主权项：1.一种基于人类偏好的无人机实时模仿决策方法，其特征在于，包括以下几个内容：1利用无人机模拟器收集的N条人类完成不同任务的数据集D，数据集D为多条人类操作的无人机飞行轨迹：D＝{τi}Ni＝0；2基于演示的注意力机制的深度学习模型πa|τ,s，该模型以人类偏好轨迹和当前无人机面临的状态为输入，输出无人机为了模仿人类偏好轨迹τ，在当前状态s应该实施的决策动作a；3基于采用上下文驱动的元强化学习框架，用于训练2中的深度学习模型，使得经过训练后的模型πa|τ,s能够感知输入任意的τ中的人类的偏好，并且在不同的状态s下做出自适应的决策。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京大学 基于人类偏好的无人机实时模仿决策方法
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