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摘要
对未知环境的探索，如搜救、追逃等场景，无人机需要一边探索(感知)环境一边完成当前的航迹规划(动作选择)。针对上述场景，为了提高无人机对未知环境的探索范围，提出了结合长短期记忆的改进深度双Q网络探索航迹规划方法：搭建仿真地图，以无人机视野内的环境信息作为输入，引入长短期记忆网络，输出动作方向的选择；设置探索经验样本优先级，提高训练效率；加入飞行动力学约束，设计合理的状态、动作空间及单步奖励函数。运用所提算法，无人机可以自主规划出一条无碰撞且对环境探索范围大的航迹。仿真实验结果表明：在未知环境下，所提算法得到的探索面积比、单步探索平均奖励值等指标均优于传统的DDQN算法。
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