一种基于强化学习与网络模型蒸馏的无人机飞行控制方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110442229.0
IPC分类号：G05D1/08;G05D1/10
申请日期：
2021-04-23
申请人：
南京大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于强化学习与网络模型蒸馏的无人机飞行控制方法
申请号	CN202110442229.0	申请日期	2021-04-23
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-07-13	公开/公告号	CN113110550A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G05D1/08 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G05 控制；调节 G05D 非电变量的控制或调节系统（金属的连续铸造入B22D 11/16；阀门本身入F16K；非电变量的检测见G01各有关小类；电或磁变量的调节入G05F） G05D1/00 陆地、水上、空中或太空中的运载工具的位置、航道、高度或姿态的控制，例如自动驾驶仪（无线电导航系统或使用其他波的类似系统入G01S） G05D1/08 姿态的控制，即摇摆、俯仰角或偏航角的控制	IPC分类号	G;0;5;D;1;/;0;8;;;G;0;5;D;1;/;1;0查看分类表>
申请人	南京大学	申请人地址	江苏省南京市栖霞区仙林大道163号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京大学	当前权利人	南京大学
发明人	俞扬;詹德川;周志华;刘亚文;管聪;秦熔均;庞竟成;张云天
代理机构	南京乐羽知行专利代理事务所（普通合伙）	代理人	李玉平

摘要

本发明公开一种基于强化学习与网络模型蒸馏的无人机飞行控制方法，构建无人机环境模拟器；基于强化学习算法，在不同场景中进行大规模训练，得到最优控制策略，以此构建无人机飞行控制系统；基于网络模型蒸馏技术，通过教师网络和学生网络计算辅助控制信息，量化当前场景与训练场景的差异，展示强化学习控制策略对当前场景的适应能力，以此构建无人机辅助控制系统。本发明基于强化学习算法，通过在模拟器中大规模训练，使无人机自主学习控制策略，构建无人机控制系统；基于网络模型蒸馏技术，通过量化当前场景与训练场景的差异，展示强化学习控制策略对当前场景的适应程度，以此规避陌生场景，减少安全风险。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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