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公开(公告)号：CN116430904A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310543396.3
申请日：2023-05-15
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级连续型SAC算法的无人机自主路径规划方法，其步骤为：构建无人机飞行控制数学模型；设计状态空间、动作空间以及奖励函数；搭建深度强化学习神经网络模型；生成经验数据集；利用SAC算法训练深度神经网络；以训练好的网络作为教师网络进行模型蒸馏。本发明基于深度强化学习，以SAC算法作为模型基本框架，自主设计奖励函数提高训练效率，利用模型蒸馏缩小网络规模，实现了高探索度、轻量化的无人机路径规划方法，解决了无人机有时会出现原地打转平滑度差、噪声较多情况下产生误判、训练效率和稳定性较差、以及模型响应速度慢的问题。
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