考虑无线充电的无人机路径在线规划
张涛1
刘威1
王锐2
李凯文1
徐万里2
1.国防科技大学系统工程学院,湖南长沙 4100732.军事科学院系统工程研究院,北京 100080
摘要：近年来,无人机在物流、通信、军事任务、灾害救援等领域中展现出了巨大的应用潜力,然而无人机的续航能力是制约其使用的重大因素,在无线充电技术不断突破和发展的背景下,本文基于深度强化学习方法,提出了一种考虑无线充电的无人机路径在线优化方法,通过无线充电技术提高无人机的任务能力.首先,对无人机功耗模型和无线充电模型进行了构建,根据无人机的荷电状态约束,设计了一种基于动态上下文向量的深度神经网络模型,通过编码器和解码器的模型架构,实现无人机路径的直接构造,通过深度强化学习方法对模型进行离线训练,从而应用于考虑无线充电的无人机任务路径在线优化.文本通过与传统优化方法和深度强化学习方法进行实验对比,所提方法在CPU算力和GPU算力下分别实现了 4倍以及100倍以上求解速度的提升.
关键词：深度强化学习无人机智能优化无线充电
论文发表日期：2024-01-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 30-38 )
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