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题名面向智慧观光农业的无人机路径规划策略
被引量：4
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作者
张凡
万雪芬
崔剑
刘会丹
蔡婷婷
杨义
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机构
东华大学信息科学与技术学院
华北科技学院河北省物联网监控工程技术研究中心/计算机学院
北京航空航天大学网络空间安全学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第7期1905-1914,共10页
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基金
国家重点研发计划基金项目(2018YFC0808306)
廊坊市科学技术研究与发展计划基金项目(2019011010)
+1 种基金
秦皇岛市科学技术研究与发展计划基金项目(201805A016)
河北省物联网监控工程技术研究中心基金项目(3142018055、3142016020)。
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文摘
为提高无人机在观光农业混合型无线传感器网络中的数据采集效率,提出一种基于深度强化学习的无人机路径规划策略。基于社会力模型引入人流参量,结合Semi-Markov-Option分层强化学习方法以降低模型复杂度,基于Rainbow算法提出SMO-Rainbow(Semi-Markov-Option-Rainbow)路径规划策略。在ε-greedy探索策略中引入Tanh函数,提出AT-ε-greedy(adaptive-Tanh-greedy)策略,进一步平衡深度强化学习模型训练中的探索与利用阶段。实验结果表明,在观光农业场景中,所提路径规划策略与其它深度强化学习无人机路径规划策略相比,数据采集效率与训练稳定性均更优,有效降低了模型训练难度。
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关键词
无人机
路径规划
深度强化学习
观光农业
无线传感器网络
社会力模型
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Keywords
UAV
path planning
deep reinforce learning
tourism agriculture
wireless sensor network
social force model
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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