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题名基于Q-Learning的双无人机覆盖路径规划
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作者
陈佳雨
李文
李泰融
李志茹
王子怡
陈鹏云
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机构
中北大学
济南绿色城市发展投资集团有限公司
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出处
《遥测遥控》
2025年第4期96-104,共9页
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基金
国家自然科学基金(51909245,62003314)
山西省重点研发计划(202202020101001)
2024年中北大学科技立项资助项目(20242072)。
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文摘
覆盖路径规划的目标是确保无人机能够实现对目标区域的完全覆盖。在以往的研究中,无人机的工作模式为分别负责每个子区域的覆盖任务,而本研究中两架无人机在整个搜索区域中协同工作,能够在提高覆盖效率的基础上更加灵活地实现覆盖任务。针对传统方法求解无人机覆盖路径规划易导致规划总代价高的问题,本文提出一种基于Q-Learning(Q学习)的双无人机覆盖路径规划算法。为了节省无人机完成覆盖搜索任务的时间,采用基于网格的旋转区域划分算法最小化待搜索区域。通过建立无人机覆盖路径规划模型,将路径规划转化为多目标函数优化问题,并利用Double-Q-Learning(双Q学习)算法均衡算法全局搜索与局部开发能力,以综合考虑距离代价和转折代价的总代价函数,对路径规划迭代寻优。仿真实验结果表明:所提算法规划的路径能够以更低的总代价在不同的目标区域中实现两架无人机对目标区域的完全覆盖。
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关键词
覆盖路径规划
双无人机
double-q-learning
协同控制
旋转区域
多目标函数
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Keywords
Coverage path planning
Dual unmanned aerial vehicles
double-q-learning
Collaborative control
Rotating area
Multi-Objective function
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分类号
V27
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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