一种基于强化学习的无人机路径规划方法及装置

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一种基于强化学习的无人机路径规划方法及装置
申请号:CN202511462712
申请日期:2025-10-14
公开号:CN120949801A
公开日期:2025-11-14
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于强化学习的无人机路径规划方法及装置,涉及无人机技术领域,该方法包括:设定无人机编队三维飞行环境大小;获取无人机编队当中设定的长机起点位置、目标点位置,以及同时确定障碍物的数量及位置;根据障碍物的数量及位置确定无人机仿真三维飞行环境,将无人机仿真三维飞行环境进行离散化建立栅格化网格地图;根据无人机仿真三维飞行环境,建立三维离散化空间中的无人机状态、状态空间以及离散化的无人机动作空间;基于长机起点位置、目标点位置采用IDDQN算法获取长机的初始路径,并采用贝塞尔曲线对初始路径进行优化得到最终的路径信息。本发明解决了现有技术中的无人机路径规划方式效率低的问题。
技术关键词
无人机编队 样本 障碍物 网格地图 映射关系建立 序列 优先级计算方法 曲线 贪心策略 无人机路径规划 参数 概率计算方法 网络 算法 训练大脑 误差 正六面体