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公开(公告)号：CN118034358A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410151531.4
申请日：2024-02-02
Applicant: 上海大学
IPC: G05D1/485 , G05D101/10
Abstract: 本申请属于机器人巡检领域，为一种水下AUV集群动态巡逻方法，通过对未知水下环境进行栅格化建模，而后将栅格化后的整个巡逻场景设置引力场和斥力场，并通过AUV集群马尔科夫决策模型对每个AUV执行的动作设置奖励，确定下一动作的巡逻位置，并通过AUV动作价值网络和集群联合动作决策网络对AUV的动作进行训练，直至AUV集群巡逻网络在实际巡逻场景中做出产生最优联合动作价值的决策，在面对未知环境时表现出强适应性，从而能够完成未知水下环境的巡逻任务。能够根据观测到的环境状态自适应计算单个AUV的联合价值权重，使得AUV能够据此选择对全局有利的动作，从而提高算法模型的训练效率及最终的性能适应环境变化。
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