摘要
本发明公开了面向城市低空密集交通流空域的无人机双层冲突消解方法,包括:在智能无人机起飞前,构建基于冲突消解策略的混合整数非线性规划模型,利用改进的随机分形搜索算法优化混合整数非线性规划模型;在智能无人机起飞后,构建双重深度Q网络并对其进行网络训练,利用训练后的双重深度Q网络使智能无人机在每个时间步输出无冲突的机动动作。本发明结合深度强化学习提出了一个双层冲突消解框架,结合飞行前冲突解除与实时冲突解决,不仅相比单独使用任何一种方法大幅减少了空中碰撞的发生,使智能无人机可以在超低空城市密集交通流环境下通过躲避当前障碍物,同时减少二次冲突,还显著缩短了基于强化学习的实时冲突解决方法的训练时间。
技术关键词
智能无人机
混合整数非线性规划模型
冲突消解方法
深度Q网络
粒子
搜索算法优化
交通流
多层感知机
策略
静态障碍物
注意力机制
表达式
仿真环境
深度强化学习
主无人机
邻居
参数
生成动作
系统为您推荐了相关专利信息
无刷电机
散热策略
辨识电机参数
优化控制策略
生成电机
信噪比
PID控制器
粒子群算法
掺饵光纤
增益可调
被动合成孔径
贝叶斯滤波
无迹卡尔曼滤波
扩展卡尔曼滤波
算法