基于强化学习的无人机航线规划研究

何庆新, 涂晓彬, 于银辉

吉林大学学报(信息科学版) ›› 2024, Vol. 42 ›› Issue (06) : 1025 -1030.

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吉林大学学报(信息科学版) ›› 2024, Vol. 42 ›› Issue (06) : 1025 -1030. DOI: 10.19292/j.cnki.jdxxp.2024.06.001

基于强化学习的无人机航线规划研究

    何庆新, 涂晓彬, 于银辉
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摘要

为解决无人机的低通信能耗比问题,并在维持高通信质量的同时降低能耗,提出了一种基于强化学习的无人机航线规划方案。将连续的飞行空间划分为多层二维网格以便于生成无人机状态点,并建立一个基于通信质量和能耗参数的奖励函数,通过Q-Learning算法学习获得通信能耗比最优航线。实验结果表明,该学习模型规划的航线能获得较高的通信能耗比,具有一定应用价值。

关键词

航线规划 / Q-Learning算法 / 无人机

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基于强化学习的无人机航线规划研究[J]. 吉林大学学报(信息科学版), 2024, 42(06): 1025-1030 DOI:10.19292/j.cnki.jdxxp.2024.06.001

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