基于深度强化学习的自主导航无人机功率优化方法
授权
摘要
本发明公开了一种在无人机驾驶应用中基于深度强化学习的功率优化方法，通过结合无人机所处环境状态特征，对卷积神经网络计算规模进行动态配置，达到低延时和高能效的自主导航任务执行。该发明首先设计并训练了能够接收不同大小输入层的深度神经网络，根据前置摄像头的图像输入计算出无人机的控制方向与速度；然后利用强化学习，根据当前时间块的环境复杂度、障碍混杂因子和历史动作向量，推断出适应于当前环境的计算功耗最优神经网络配置，以此提高无人机设备计算能耗的利用率，延长自主导航无人机的续航时间。
基本信息
专利标题 ：
基于深度强化学习的自主导航无人机功率优化方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112711271A
申请号 ：
CN202011487635.0
公开（公告）日 ：
2021-04-27
申请日 ：
2020-12-16
授权号 ：
CN112711271B
授权日 ：
2022-05-17
发明人 ：
陈旭林椿珉周知
申请人 ：
中山大学
申请人地址 ：
广东省广州市海珠区新港西路135号
代理机构 ：
广州粤高专利商标代理有限公司
代理人 ：
王晓玲
优先权 ：
CN202011487635.0
主分类号 ：
G05D1/10
IPC分类号 ：
G05D1/10
IPC结构图谱
G
G部——物理
G05
控制；调节
G05D
非电变量的控制或调节系统
G05D1/00
陆地、水上、空中或太空中的运载工具的位置、航道、高度或姿态的控制，例如自动驾驶仪
G05D1/10
三维的位置或航道的同时控制
法律状态
2022-05-17 ：
授权
2021-05-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G05D 1/10
申请日 : 20201216
申请日 : 20201216
2021-04-27 ：
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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1、
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