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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
- 作 者:
-
李波;
杨志鹏;
贾卓然;
马浩;
- 作者机构:
-
中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所;
西北工业大学电子信息学院;
- 关键词:
-
遗传算法;
全区域侦察;
无监督学习;
无人机;
神经网络;
- 期刊名称:
- 西北工业大学学报
- 基金项目:
-
基于小数据集的BN学习及其应用
- i s s n:
- 1000-2758
- 年卷期:
-
2021 年
001 期
- 页 码:
- 77-84
- 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。
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