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公开(公告)号:CN118192577A
公开(公告)日:2024-06-14
申请号:CN202410372364.6
申请日:2024-03-29
申请人: 杭州智元研究院有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于强化学习的无人车自主作业决策方法及系统,在仿真平台中搭建环境模型;基于环境模型,将环境信息转化为状态,设计无人车的状态空间、动作空间和奖励函数;构建双Q网络的Actor‑Critic网络模型;基于状态空间、动作空间和奖励函数,通过DDPG算法对Actor‑Critic网络进行学习训练,获取最优的Actor‑Critic网络模型,用于获取作业决策。本发明的算法具备较强的适应性,无人车可以适时调整决策策略,具备较高的情景认知能力。
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公开(公告)号:CN117663908A
公开(公告)日:2024-03-08
申请号:CN202311538700.1
申请日:2023-11-17
申请人: 杭州智元研究院有限公司
IPC分类号: F41H11/02 , H04K3/00 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/2321 , G06F18/23213 , G06F18/27
摘要: 本发明公开了一种可移动伴随式综合反无人机系统及方法,该系统包括探测分系统、反制分系统、指挥控制分系统和自动驾驶分系统;所述探测分系统包括多种探测设备,用于对目标无人机进行探测和识别,将探测数据发送至指挥控制分系统;所述反制分系统包括多种反制设备,依据指挥控制分系统下发的反制策略,组合多种反制方式对目标无人机实施反制;所述指挥控制分系统用于对整个反无人机综合系统的管理、调度、反制策略生成和数据处理;所述自动驾驶分系统为智能无人车,搭载所述的探测分系统、反制分系统和指挥控制分系统,通过定位和路径规划控制驾驶路径。
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