基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
随着无人艇自主控制技术的发展,其在军事领域的作用日益突出,反水雷无人艇的自主控制技术是目前研究的热点之一.针对反水雷无人艇的局部路径规划问题进行研究,提出一种分层强化学习方法,对作为无人艇路径规划器的进化神经网络进行训练.同时使用Unity物理引擎搭建仿真环境,构建了具有环境感知和自主决策能力的无人艇模型.试验验证表明了算法在处理局部路径规划问题上的有效性.
推荐文章
多无人艇协同遍历路径规划算法
无人扫测艇
协同
K-means++算法
遍历路径规划
动态重规划
基于深度Q网络的水面无人艇路径规划算法
水面无人艇(USV)
自主避障
路径规划
深度Q网络
卷积神经网络
强化学习
基于RPkNN-Sarsa(λ)强化学习的机器人路径规划方法
路径规划
强化学习
随机扰动
传感器探测信息不确定性
基于强化学习的爬壁机器人路径规划方法
爬壁机器人
路径规划
强化学习
收敛性
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于强化学习的反水雷无人艇局部路径规划
来源期刊 电光与控制 学科
关键词 反水雷无人艇 局部路径规划 遗传算法 强化学习
年,卷(期) 2021,(7) 所属期刊栏目 学术研究|Academic Research
研究方向 页码范围 11-15
页数 5页 分类号 TP13
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-637X.2021.07.003
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (133)
共引文献  (252)
参考文献  (18)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1959(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1988(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1990(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1991(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1992(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
1994(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1999(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2000(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2001(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2002(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2003(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2004(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2006(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2007(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2008(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2009(6)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(5)
2010(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2011(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2012(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2013(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2014(12)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(10)
2015(11)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(10)
2016(9)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(8)
2017(17)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(15)
2018(17)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(13)
2019(12)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(10)
2020(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2021(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
反水雷无人艇
局部路径规划
遗传算法
强化学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电光与控制
月刊
1671-637X
41-1227/TN
大16开
河南省洛阳市017信箱16分箱
1970
chi
出版文献量(篇)
4517
总下载数(次)
11
论文1v1指导