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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。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112711271 B
(45)授权公告日 2022.05.17
(21)申请号 202011487635.0 审查员 杜晓强
(22)申请日 2020.12.16
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