面向智慧观光农业的无人机路径规划策略
Computer Engineering and Design（2022）
Abstract
为提高无人机在观光农业混合型无线传感器网络中的数据采集效率,提出一种基于深度强化学习的无人机路径规划策略.基于社会力模型引入人流参量,结合Semi-Markov-Option分层强化学习方法以降低模型复杂度,基于Rainbow算法提出SMO-Rainbow(Semi-Markov-Option-Rainbow)路径规划策略.在ε-greedy探索策略中引入Tanh函数,提出AT-ε-greedy(adaptive-Tanh-greedy)策略,进一步平衡深度强化学习模型训练中的探索与利用阶段.实验结果表明,在观光农业场景中,所提路径规划策略与其它深度强化学习无人机路径规划策略相比,数据采集效率与训练稳定性均更优,有效降低了模型训练难度.
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