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公开(公告)号:CN114115358B
公开(公告)日:2024-03-29
申请号:CN202111215372.2
申请日:2021-10-19
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/15 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于高斯强化学习的信号源遍历方法。首先离散化任务环境,并在离散化的环境中,确定每一个方格的中心位置;然后,根据当前检测到的信号强度信息和历史检测到的信号强度信息,采用高斯过程方法预测区域内每一个方格中心位置的信号强度信息,并将该信号强度信息作为强化学习中对应的奖励函数;根据奖励函数,计算每一个方格的状态值函数,并依据状态值函数,采用滚动优化思想,得到最优方格序列,并将第一个方格作为四旋翼无人机下一步的目标位置;开发了预测控制方法,能够根据目标位置,控制四旋翼无人机沿着光滑的轨迹到达目标位置,最后完成信号源遍历任务。本发明采用的方法可以有效提高信号源遍历速度,缩短飞行路径。
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公开(公告)号:CN114115358A
公开(公告)日:2022-03-01
申请号:CN202111215372.2
申请日:2021-10-19
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05D1/12
Abstract: 本发明公开了一种基于高斯强化学习的信号源遍历方法。首先离散化任务环境,并在离散化的环境中,确定每一个方格的中心位置;然后,根据当前检测到的信号强度信息和历史检测到的信号强度信息,采用高斯过程方法预测区域内每一个方格中心位置的信号强度信息,并将该信号强度信息作为强化学习中对应的奖励函数;根据奖励函数,计算每一个方格的状态值函数,并依据状态值函数,采用滚动优化思想,得到最优方格序列,并将第一个方格作为四旋翼无人机下一步的目标位置;开发了预测控制方法,能够根据目标位置,控制四旋翼无人机沿着光滑的轨迹到达目标位置,最后完成信号源遍历任务。本发明采用的方法可以有效提高信号源遍历速度,缩短飞行路径。
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