摘要
本发明公开了一种基于POS‑DQN的多无人艇海上搜救路径规划方法,涉及路径规划技术领域。针对多无人艇合理高效的完成海上搜救任务问题,基于改进的任务分配算法和POS‑DQN深度强化学习算法,提供了一种任务分配合理能优先搜寻高概率区域的海上搜救路径规划方法。本发明首先使用改进的任务分配算法整体划分搜寻区域,让每个无人艇的任务区域具有优先级且无重复的划分。其次本发明考虑了搜寻环境的POS,提出了一种基于深度强化学习的POS‑DQN算法。该算法能适应搜救的复杂变化环境,利用概率权重奖励函数训练多无人艇得到最优的搜寻路径。最后在考虑了避障避碰的全面覆盖的基础上,搜寻路径能优先搜寻高概率区域,提高了搜救的效率。
技术关键词
路径规划方法
多无人艇
深度强化学习算法
任务分配算法
栅格
路径规划技术
强化学习方法
DQN算法
障碍物
无人水面
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