基于计算几何和深度强化学习的无人机路径规划方法
知识产权简介
一种基于计算几何和深度强化学习的无人机路径规划方法，包 括:建模单元、状态空间和观测空间单元、动作空间单元、奖 励函数和环境更新单元以及深度学习单元，其中:建模单元根 据物体几何信息，进行半圆形建模处理，得到以圆心角表征覆 盖率的模型，状态空间和观测空间单元根据无人机与物体模型 的交互信息，进行几何图形联立和矩阵合并处理，得到输入给 深度学习单元的数据和环境信息的表征结果，动作空间单元根 据无人机实际参数，进行离散处理，得到无人机前进后退不同 角度拍摄等动作模型，奖励函数和环境更新单元根据无人机与 物体模型的交互信息，进行几何图形联立处理，得到对无人机 每个动作的评价并更新物体被覆盖信息，深度学习单元根据状 态空间和观测空间单元、动作空间单元以及奖励函数和环境更 新单元，进行近端策略优化算法处理，训练得到无人机拍摄路 径规划方法。