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申请/专利权人：大连海事大学
摘要：本发明公开了一种基于POS‑DQN的多无人艇海上搜救路径规划方法，涉及路径规划技术领域。针对多无人艇合理高效的完成海上搜救任务问题，基于改进的任务分配算法和POS‑DQN深度强化学习算法，提供了一种任务分配合理能优先搜寻高概率区域的海上搜救路径规划方法。本发明首先使用改进的任务分配算法整体划分搜寻区域，让每个无人艇的任务区域具有优先级且无重复的划分。其次本发明考虑了搜寻环境的POS，提出了一种基于深度强化学习的POS‑DQN算法。该算法能适应搜救的复杂变化环境，利用概率权重奖励函数训练多无人艇得到最优的搜寻路径。最后在考虑了避障避碰的全面覆盖的基础上，搜寻路径能优先搜寻高概率区域，提高了搜救的效率。
主权项：1.一种基于POS-DQN的多无人艇海上搜救路径规划方法，其特征在于，包括：计算搜寻区域的POC，得到POC分布图；POC是搜救目标在搜寻区域内存在的概率；根据无人艇到达搜寻区域的搜寻初始点对搜寻区域进行整体剖分，得到每艘无人艇的搜寻区域，让每艘无人艇的任务区域具有优先级且无重复的划分；将POC分布图与搜寻区域的栅格图结合生成海上搜救环境模型；根据POC分布图，计算POS，POS是在搜寻区域内成功发现搜救目标的概率；利用基于POS-DQN的强化学习方法学习训练无人艇，在海上搜救环境模型获得每个无人艇的最优搜救路径，实现避开障碍物优先搜寻高概率区域。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 一种基于POS-DQN的多无人水面船只海上搜救路径规划方法
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