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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明公开一种基于改进TD3算法的无人机自主导航方法，包括：设计改进TD3算法的状态空间、动作空间、奖励函数、策略网络、价值网络、成功经验池及失败经验池；初始化状态和临时经验池，策略网络收集数据添加到临时经验池，临时经验池数据溢出则将溢出数据添加到成功经验池；判断是否达到更新条件，达到更新条件，从成功经验池和失败经验池中按照比例随机采样数据，用采样数据更新价值网络和策略网络；未达到更新条件，判断无人机是否达到终止状态，达到成功的终止状态时，将临时经验池的数据全部放到成功经验池，若是失败的终止状态，将临时经验池的数据全部放到失败经验池。本发明提高了采样数据的质量，从而提升无人机自主导航的效率。
主权项：1.基于改进TD3算法的无人机自主导航方法，其特征在于，包括：S1、建立基于改进TD3算法的无人机路自主导航模型，将无人机自主导航问题描述为马尔科夫决策过程，设计具有两个策略网络和多个经验池的改进TD3算法：DAMEP-TD3算法；定义DAMEP-TD3算法的状态空间、动作空间、奖励、策略网络、价值网络、成功经验池及失败经验池；S2、初始化无人机的状态，定义临时经验池；S3、根据策略网络收集无人机与环境互动过程中获得的数据，并将数据添加到临时经验池中，临时经验池数据溢出则将溢出的数据添加到成功经验池，再进行更新条件的判断；临时经验池数据不溢出，则直接进行更新条件的判断；S4、判断是否达到更新条件：达到更新条件，则分别从成功经验池和失败经验池中按照比例随机采样，利用采样数据更新价值网络和策略网络；未达到更新条件，则进行终止状态的判断；S5、判断无人机是否达到终止状态：未达到终止状态，则重新进行步骤S3；达到终止状态，则根据奖励值判断是成功的终止状态还是失败的终止状态；判断为成功的终止状态，将临时经验池清空，其数据全部放到成功经验池，判断为失败的终止状态，将临时经验池清空，其数据全部放到失败经验池；S6、清空临时经验池后，重新回到步骤S2，重复步骤S2-S5，进行多次迭代，验证所述改进TD3算法整体模型的效果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 基于改进TD3算法的无人机自主导航方法
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