一种无监督学习型神经网络的无人机全区域侦察路径规划

摘要：

针对不确定信息条件下的无人机全区域侦察路径规划问题,提出了一种基于遗传算法的神经网络无监督学习方法.构建了环境模型、无人机模型与评价指标,并建立了无人机全区域侦察路径规划的神经网络模型.在此基础上,考虑到路径规划神经网络训练样本难以获取的问题,采用遗传算法对神经网络参数的无监督训练进行了优化.相对于传统方法,文中构建的评价指标不需要人为指定无人机机动规则,并且提出的离线学习方法具有优良的迁移能力.仿真结果表明,基于无监督学习型神经网络的无人机,能够在未知环境中规划出有效路径完成全区域侦察任务.

关键词：无人机、全区域侦察、神经网络、遗传算法、无监督学习

所属期刊栏目：39

分类号：TJ85(战车、战舰、战机、航天武器)

资助基金：国家自然科学基金;航空科学基金;数据链技术重点实验室开放基金;陕西省自然科学基金

在线出版日期：2021-04-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：77-84