基于深度Q網(wǎng)絡的無人車偵察路徑規(guī)劃

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摘 要：

在城市戰(zhàn)場環(huán)境下，無人偵察車有助于指揮部更好地了解目標地區(qū)情況，提升決策準確性，降低軍事行動的威脅。目前，無人偵察車多采用阿克曼轉向結構，傳統(tǒng)算法規(guī)劃的路徑不符合無人偵察車的運動學模型。對此，將自行車運動模型和深度Q網(wǎng)絡相結合，通過端到端的方式生成無人偵察車的運動軌跡。針對深度Q網(wǎng)絡學習速度慢、泛化能力差的問題，根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練特點提出基于經(jīng)驗分類的深度Q網(wǎng)絡，并提出具有一定泛化能力的狀態(tài)空間。（剩余13929字）