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闫超
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37
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供职机构:
国防科学技术大学
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相关领域:
自动化与计算机技术
航空宇航科学技术
文化科学
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合作作者
相晓嘉
国防科学技术大学
周晗
国防科学技术大学
常远
国防科学技术大学
王菖
国防科学技术大学
吴立珍
国防科学技术大学
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一种基于深度强化学习的无人机实时路径规划方法
本发明公开了一种基于深度强化学习的无人机实时路径规划方法,其包括:步骤S1、从仿真环境中获取无人机的当前环境状态,根据态势评估模型计算目标对象防御单元对无人机的威胁程度,构建无人机任务区域的态势地图;构建卷积神经网络和竞...
相晓嘉
闫超
王菖
牛轶峰
尹栋
吴立珍
陈紫叶
一种基于深度强化学习的固定翼无人机群集控制方法
本发明公开了一种基于深度强化学习的固定翼无人机群集控制方法,其步骤包括:步骤S1、离线训练阶段:建立随机无人机动力学模型,基于竞争双重Q网络的Q函数评估之后,进行动作选择;所述竞争双重Q网络为D3QN网络;步骤S2、在线...
闫超
相晓嘉
王菖
牛轶峰
尹栋
吴立珍
陈紫叶
文献传递
一种无人机图像目标检测方法、装置、设备和介质
本申请属于目标检测技术领域,涉及一种无人机图像目标检测方法、装置、设备和介质。方法包括:获取多模态数据,根据多模态数据得到:脑电数据、图像数据以及标签数据;搭建两个单模态教师模型以及一个多模态学生模型;将脑电数据和图像数...
唐邓清
相晓嘉
兰珍
周晗
赖俊
李子杏
闫超
孙懿豪
杨帆
基于深度强化学习的固定翼无人机群避碰方法及装置
本发明公开一种基于深度强化学习的固定翼无人机群避碰方法及装置,该方法步骤包括:S1.建立无人机运动学模型以及D3QN,并使用各僚机与环境交互过程中的历史交互数据更新网络参数,训练形成D3QN模型,其中交互过程中根据环境状...
闫超
相晓嘉
王菖
吴立珍
黄依新
刘兴宇
兰珍
一种基于强化学习的固定翼无人机群集控制方法
本发明公开了一种基于强化学习的固定翼无人机群集控制方法,其包括:步骤S1、训练阶段:建立随机无人机动力学模型、执行器深度神经网络和评价器深度神经网络,持续采集智能体与环境进行交互的历史经验,并存储到经验池中;从经验池中随...
王菖
闫超
相晓嘉
牛轶峰
尹栋
吴立珍
陈紫叶
一种无人机降落空间位置和姿态端到端估计方法
本发明公开一种无人机降落空间位置和姿态端到端估计方法,包括如下步骤:步骤1,获取地基视觉拍摄的无人机降落实时图像序列,并基于各帧无人机降落实时图像之间的时域关联,得到无人机相对地基相机的位姿;步骤2,基于地基相机与世界坐...
唐邓清
相晓嘉
周晗
常远
闫超
周勇
黄依新
兰珍
李贞屹
李子杏
文献传递
基于图表征和注意力机制的ERP信号检测方法及装置
本申请涉及一种基于图表征和注意力机制的ERP信号检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取经预处理后的脑电信号样本;构建用于提取脑电信号特征的卷积循环网络;卷积循环网络包括输入层、图表征层、卷积层、双层长短...
唐邓清
相晓嘉
兰珍
周晗
闫超
黄依新
李子杏
孙懿豪
谭沁
杨帆
基于深度强化学习的有人/无人机编队协调控制方法研究
有人/无人机混合编队协同作战将是未来重要的作战样式之一。由于运动学的复杂性和环境的动态性,控制一组固定翼无人机自主跟随有人机遂行任务仍然面临巨大挑战。本文以固定翼无人机为研究对象,考虑复杂动态环境的随机性和不确定性,基于...
闫超
关键词:
无人机
混合编队
协调控制
文献传递
基于深度强化学习的仿生鱼领导者—跟随者编队控制方法
本发明涉及一种基于深度强化学习的仿生鱼领导者—跟随者编队控制方法,包括:构建竞争双重Q网络;从预设仿真流场环境获取编队中每条跟随者及领导者的状态向量,并将当前时间步的状态向量输入竞争双重Q网络,配合基于模仿领导者行为的跟...
周晗
相晓嘉
孙懿豪
唐邓清
赖俊
闫超
黄依新
兰珍
李子杏
谭沁
杨帆
一种ERP信号检测方法及系统、计算机设备、计算机可读存储介质
本发明公开一种ERP信号检测方法及系统、计算机设备、计算机可读存储介质,该方法利用频率特征编码器、空间特征编码器和时序特征编码器构建频‑空‑时框架,分别对频率、空间、时序特征进行编码,并融合得到全局特征,再根据全局特征进...
唐邓清
李子杏
相晓嘉
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闫超
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孙懿豪
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