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摘要：本发明涉及一种基于场数据的无人机目标任务自主区域搜索与分配方法，属于无人机和人工智能领域。本发明根据任务飞行规划应用数据结构，设计深度神经网络模型感知深度场信息，通过将感知的信息通过长短期记忆人工网络层后结合深度对抗循环Q神经网络，建立智能体；设计智能体，建立无人机飞行仿真环境，设置奖励机制使智能体在与环境交互中获得实时反馈；利用强化学习思想开展模型训练，通过最大化价值函数使无人机与环境的交互中学习最优策略，对是否完成目标进行测试，对结果进行智能决策的性能评估。本发明节省无人机能源消耗，能快速抵达任务目标区域并高效驻留，支撑任务开展。
主权项：1.一种基于场数据的无人机目标任务自主区域搜索与分配方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1、根据任务飞行规划应用数据结构，设计深度神经网络模型用来融合无人机状态信息和深度场信息；将融合的深度场信息、无人机状态信息输入长短期记忆神经网络感受融合信息的变化趋势；S2、将任务决策过程看作马尔科夫决策过程，基于无人机状态变化模型和深度对抗循环Q神经网络设计智能体，以长短期记忆神经网络的输出作为智能体的输入，输出无人机动作决策，并循环决策得到航迹规划点；S3、建立无人机飞行仿真环境，包括深度场生成模型，并设置相应的奖励机制使智能体在与环境交互中获得实时反馈；S4、根据步骤S3得到的仿真环境中，利用强化学习开展训练，通过最大化价值函数使无人机在与环境的交互中学习策略，最大化价值函数的计算公式如下： 其中，γ为衰减因子，rt为当前时刻决策的奖励，st为智能体当前时刻的输入，at为当前时刻的无人机动作决策输出，st+1为智能体下一时刻的输入，at+1为下一时刻的无人机动作决策输出，表示对所有可能产生的st+1的期望；S5、用实际深度场数据对于是否完成避障决策飞行进行测试，对测试的结果进行智能决策的性能评估。
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权利要求：
百度查询： 中国人民解放军32180部队 基于场数据的无人机目标任务自主区域搜索与分配方法
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