基于深度强化学习的无人机矿井自主巡航研究

沈凡凡; 杨博帆; 梁琦玮; 惠丽洁; 徐超

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基于深度强化学习的无人机矿井自主巡航研究

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针对目前矿井传感器所收集数据的传输效率差、实时性低、丢包率高等问题,提出了一种基于深度强化学习的无人机矿井自主巡航解决方法,以有效收集物联网节点数据。该方法以无人机作为传输中介,根据矿井物联网节点数据生成周期性的不同差值,利用强化学习TD3(Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient algorithm)算法实现无人机最优路径规划。同时算法考虑并设计了符合矿井实际场景的环境、奖励值、状态信息等。提出了一种预测等待的方法,预测待采集数据产生时间并确定目标节点,无人机在信号覆盖范围内前往目标节点提前等待,以实时获取矿井传感器的生成数据。实验结果表明,无人机能够自主决策实现最优路径规划,并收集节点数据;在训练回合为700时,奖励值达到峰值,算法达到收敛并具备优异的表现。

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来源
《武汉大学学报：理学版》 |2023年第2期|205-214|共10页
作者
沈凡凡; 杨博帆; 梁琦玮; 惠丽洁; 徐超;
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作者单位

南京审计大学计算机学院;

江苏南京211815;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类在其他方面的应用;
关键词
矿井; 深度强化学习; 无人机; 路径规划;

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