摘要
本发明公开了一种基于中心估计和排斥力机制的无人机集群智能航迹规划方法。为了驱动集群更好的完成航迹规划任务,该方法构建了无人机集群航迹规划问题的观测空间和动作空间,设计了七种不同的奖励函数,最终的奖励函数是七种奖励信号的线性耦合。同时,该方法在多智能体近端策略优化深度强化学习算法的基础上,引入了集群中心估计方法与排斥力机制。仿真结果证明了该方法的有效性。
技术关键词
智能航迹规划方法
无人机集群
障碍物
邻居
引导无人机
速度
估计方法
机制
深度强化学习方法
深度强化学习算法
共识算法
仿真环境
连续动作空间
设计无人机
飞行控制系统
定义
系统为您推荐了相关专利信息
检修对象
巡检路径
柔性仿生机械臂
三维点云地图构建
障碍物
传感组件
机器人系统
安全控制方法
传感电路
控制策略
多车协同
轨迹规划方法
车道
加速度
轨迹规划算法
节点特征
电子病历
监督学习策略
注意力机制
识别方法