一种基于Q(λ)算法的无人机路径规划方法
授权
摘要
本发明提供了一种基于Q(λ)算法的无人机任务规划方法，包括环境建模步骤，马尔科夫决策过程模型初始化步骤，Q(λ)算法迭代计算步骤，根据状态价值函数计算最优路径步骤，首先根据无人机最小航迹段长度初始化栅格空间，将栅格空间坐标映射为航路点，并对圆形和多边形威胁区域进行表示，然后建立马尔科夫决策模型，包括无人机飞行动作空间表示，状态转移概率的设计，奖励函数的构造，然后采用Q(λ)算法在构建的模型基础上进行迭代计算，并根据最终收敛的状态价值函数计算得出一条能够安全避开威胁区域的无人机的最优路径，本发明将传统的Q学习算法与效用追踪结合，提升了价值函数收敛的速度与精度，引导无人机避开威胁区域并进行自主路径规划。
基本信息
专利标题 ：
一种基于Q(λ)算法的无人机路径规划方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN109655066A
申请号 ：
CN201910071929.6
公开（公告）日 ：
2019-04-19
申请日 ：
2019-01-25
授权号 ：
CN109655066B
授权日 ：
2022-05-17
发明人 ：
张迎周竺殊荣高扬孙仪张灿
申请人 ：
南京邮电大学
申请人地址 ：
江苏省南京市亚东新城区文苑路9号
代理机构 ：
南京苏科专利代理有限责任公司
代理人 ：
陈栋智
优先权 ：
CN201910071929.6
主分类号 ：
G01C21/20
IPC分类号 ：
G01C21/20 G05D1/10
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量；测试
G01C
测量距离、水准或者方位；勘测；导航；陀螺仪；摄影测量学或视频测量学
G01C21/00
导航；不包含在G01C1/001至G01C19/00组中的导航仪器
G01C21/20
执行导航计算的仪器
法律状态
2022-05-17 ：
授权
2019-05-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G01C 21/20
申请日 : 20190125
申请日 : 20190125
2019-04-19 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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