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摘要
针对无人机飞行过程存在未知威胁使智能算法处理复杂度高，导致航迹实时规划困难，以及深度强化学习中调整DDPG算法参数，存在时间成本过高的问题，提出一种改进DDPG航迹规划算法。围绕无人机航迹规划问题，构建飞行场景模型，根据飞行动力学理论，搭建动作空间，依据非稀疏化思想，设计奖励函数，结合人工蜂群算法，改进DDPG算法模型参数的更新机制，训练网络模型，实现无人机航迹决策控制。仿真结果表明，所提算法整体训练时长仅为原型算法单次平均训练时长的1.98倍，大幅度提升网络训练效率，降低时间成本，且在满足飞行实时性情况下，符合无人机航迹质量需求，为推动深度强化学习在航迹规划的实际应用提供新思路。
- 出版日期2022
- 单位哈尔滨工程大学; 北京航天长征飞行器研究所
