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2023-06-15 发布于四川
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基于深度强化学习的无人艇天气自适应避障方法.pdf

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本发明公开了一种基于深度强化学习的无人艇天气自适应避障方法，包括：基于PPO算法构建深度强化网络；构建无人艇避障的仿真环境与无人艇模型，定义无人艇模型的状态空间包括：无人艇模型上的图像传感器采集的环境图像与预设目标点的三维坐标信息；动作空间包括：无人艇模型的转向角度与推力；设计基于时序距离的奖励函数作为优化依据；利用深度强化网络采样不同天气下无人艇模型在与仿真环境交互时产生的样本数据；基于PPO算法，利用样本数据对深度强化网络进行训练得到不同天气下无人艇的自动避障模型。本发明方法能够实时感知天气

(19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113176776 B (45)授权公告日 2022.08.19 (21)申请号 202110235684.3 CN 111829527 A,2020.10.27 (22)申请日

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