无人机路径规划是指通过算法确定无人机在给定环境中的飞行路径,以实现特定的目标。传统的无人机路径规划算法主要基于传感器信息、环境模型和任务需求等,但这些算法通常需要提前预定义环境模型,并且对环境的变化较为敏感。而基于深度强化学习的路径规划算法通过机器学习自动提取特征和学习最优策略,具有较好的适应性和泛化性...
本发明公开了一种基于深度强化学习和启发式算法的无人机路径规划方法,包括:构建深度Q网络模型,驱动无人机移动,进行深度Q网络模型训练;在深度Q网络模型每次训练迭代过程中,根据ε‑greedy策略选择无人机的下一步动作方向:当随机数小于ε时,将萤火虫算法选择的方向