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一种无人机自主避障与目标追踪方法
文献摘要：
针对无人机自主避障与目标追踪问题,以深度Q网络(DQN)算法为基础,提出一种多经验池深度Q网络(MP-DQN)算法,使无人机避障与追踪的成功率和算法的收敛性得到优化.更进一步,赋予无人机环境感知能力,并在奖励函数中设计了方向奖惩函数,提升了无人机对环境的泛化能力以及算法的整体性能.仿真结果表明,相较于DQN和双重DQN(DDQN)算法,MP-DQN算法具有更快的收敛速度、更短的追踪路径和更强的环境适应性.
文献关键词：
无人机(UAV);深度强化学习;自主避障;目标追踪;环境感知
中图分类号：
作者姓名：
江未来;徐国强;王耀南
作者机构：
湖南大学电气与信息工程学院,长沙410082;湖南大学机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心,长沙410082
文献出处：
引用格式：
[1]江未来;徐国强;王耀南-.一种无人机自主避障与目标追踪方法)[J].宇航学报,2022(06):802-810
A类：
B类：
自主避障,目标追踪,经验池,MP,无人机避障,和算,收敛性,更进一步,人机环境,环境感知,感知能力,奖励函数,中设计,奖惩,泛化能力,整体性能,DDQN,收敛速度,环境适应性,UAV,深度强化学习
AB值：
0.372265
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