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摘要
针对核电站空中动态入侵目标,本文提出了一种基于动态目标概率分布的无人机航路强化学习规划算法,实现了对空中入侵目标的有效拦截.根据入侵目标的状态信息基于概率扩散原理计算目标的概率分布,推理目标可能出现的位置.在此基础上,设计了基于航路点转移规则的行动空间和基于目标概率分布的报酬函数动态更新机制,通过Q-学习不断优化路径,构建了基于目标概率分布和强化学习的无人机航路规划框架,实现了无人机航路强化学习规划.仿真结果表明,该方法能够针对核电站空中入侵目标,实现目标点变化情况下无人机的自主航路规划.
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单位自动化学院; 南京航空航天大学
