【摘 要】
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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
【机 构】
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西北工业大学电子信息学院,中国电子科技集团公司数据链技术重点实验室,中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61573285),航空科学基金(2017ZC53021),数据链技术重点实验室开放基金(CLDL-20182101),陕西省自然科学基金(2020JQ-220)资助
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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。
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