一种基于深度Q网络和快速搜索随机树算法的航迹规划方法
公开
摘要
本发明公开一种基于深度Q网络和快速搜索随机树算法的航迹规划方法，首先须要抽象出RRT算法中的马尔可夫决策过程；由于RRT生长的随机性，对于其每一次的拓展过程而言，都可以将其视为一次马尔可夫过程并建立其MDP模型。随后训练深度Q网络，根究深度Q网络，可以得到各个状态对应的最优动作：引入最有动作后进行改进RRT路径规划。本发明可使RRT‑GoalBias算法的避障能力更强，增加进行贪婪拓展的机会，从而提高算法效率和稳定性。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度Q网络和快速搜索随机树算法的航迹规划方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114564039A
申请号 ：
CN202210089643.2
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-01-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李昭莹石若凌欧一鸣
申请人 ：
北京航空航天大学
申请人地址 ：
北京市海淀区学院路37号
代理机构 ：
北京永创新实专利事务所
代理人 ：
周长琪
优先权 ：
CN202210089643.2
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
2022-05-31 ：
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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