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[發(fā)明專利]一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)的無(wú)人機(jī)自主飛行訓(xùn)練方法在審

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 202110441572.3 申請(qǐng)日: 2021-04-23
公開(公告)號(hào): CN113281999A 公開(公告)日: 2021-08-20
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 俞揚(yáng);詹德川;周志華;黃軍富;龐竟成;張?jiān)铺?/a>;管聰;陳雄輝 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 南京大學(xué)
主分類號(hào): G05B13/04 分類號(hào): G05B13/04;G06N3/04;G06N20/20
代理公司: 南京樂(lè)羽知行專利代理事務(wù)所(普通合伙) 32326 代理人: 李玉平
地址: 210023 江蘇*** 國(guó)省代碼: 江蘇;32
權(quán)利要求書: 查看更多 說(shuō)明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 強(qiáng)化 學(xué)習(xí) 遷移 無(wú)人機(jī) 自主 飛行 訓(xùn)練 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)的無(wú)人機(jī)自主飛行訓(xùn)練方法,其特征在于,包括如下步驟:

(1)創(chuàng)建無(wú)人機(jī)仿真模擬器環(huán)境;

(2)構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的環(huán)境轉(zhuǎn)移模型fα,即“當(dāng)前狀態(tài)-當(dāng)前動(dòng)作”對(duì)到下一狀態(tài)的映射,并隨機(jī)初始化該映射;

(3)構(gòu)建強(qiáng)化學(xué)習(xí)的A3C算法,并隨機(jī)初始化其飛行策略πθ

(4)構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的環(huán)境逆轉(zhuǎn)移模型f'β,即“當(dāng)前狀態(tài)-下一狀態(tài)”對(duì)到當(dāng)前動(dòng)作的映射,并隨機(jī)初始化該映射;

(5)收集無(wú)人機(jī)操作員和飛行策略πθ在現(xiàn)實(shí)環(huán)境下操作無(wú)人機(jī)進(jìn)行飛行得到的飛行數(shù)據(jù),即連續(xù)的“狀態(tài)-動(dòng)作”對(duì)組成的軌跡數(shù)據(jù);

(6)基于現(xiàn)實(shí)飛行數(shù)據(jù),更新環(huán)境轉(zhuǎn)移模型fα;(7)使用fα和f'β進(jìn)行基于動(dòng)作校正的遷移學(xué)習(xí),校正飛行策略πθ,得到飛行策略π',并在模擬器執(zhí)行π'得到模擬飛行數(shù)據(jù);

(8)基于模擬飛行數(shù)據(jù),使用A3C算法更新飛行策略πθ,同時(shí)更新環(huán)境逆轉(zhuǎn)移模型f'β

重復(fù)(5)-(8),直至策略πθ收斂;最終得到策略πθ作為的現(xiàn)實(shí)無(wú)人機(jī)的初始飛行策略。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)的無(wú)人機(jī)自主飛行訓(xùn)練方法,其特征在于,基于空氣動(dòng)力學(xué)模型、無(wú)人機(jī)模型和無(wú)人可能機(jī)遇到飛行場(chǎng)景和飛行任務(wù)構(gòu)建仿真模擬器,并使用Unreal4游戲引擎進(jìn)行可視化;仿真模擬器中包括無(wú)人機(jī)、飛行場(chǎng)景和飛行任務(wù),在仿真模擬器中,無(wú)人機(jī)在飛行過(guò)程中隨著時(shí)間推移,自身的飛行狀態(tài)會(huì)發(fā)生變化,模擬環(huán)境也會(huì)不斷的產(chǎn)生各種障礙物;其過(guò)程用馬爾可夫決策過(guò)程表示,用五元組<S,A,P,R,γ>表示,其中S為狀態(tài)空間,A為動(dòng)作空間,P為狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率,R為從環(huán)境得到的單步獎(jiǎng)賞,γ為累計(jì)獎(jiǎng)賞的折扣因子。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)的無(wú)人機(jī)自主飛行訓(xùn)練方法,其特征在于,使用無(wú)人機(jī)操作員和模擬器飛行策略πθ對(duì)無(wú)人機(jī)進(jìn)行操控,收集現(xiàn)實(shí)環(huán)境中無(wú)人機(jī)的飛行數(shù)據(jù),提取所有的三元組(s,a,s'),其中s為當(dāng)前狀態(tài),a為當(dāng)前動(dòng)作,s'為下一狀態(tài),得到用于訓(xùn)練現(xiàn)實(shí)的環(huán)境的狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型的數(shù)據(jù)集Dreal={(s1,a1,s2),(s2,a2,s3),...,(sn-1,an-1,sn)}。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)的無(wú)人機(jī)自主飛行訓(xùn)練方法,其特征在于,以“當(dāng)前狀態(tài)-當(dāng)前動(dòng)作”對(duì)作為特征,下一狀態(tài)作為標(biāo)簽,進(jìn)行回歸學(xué)習(xí),訓(xùn)練現(xiàn)實(shí)環(huán)境的狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型fα,通過(guò)最小化轉(zhuǎn)移損失函數(shù):更新轉(zhuǎn)移模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)α。

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