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复杂环境下基于TCP-DQN算法的低空飞行器动态航路规划
发布时间: 2025-07-11
基本信息
合作方式：
技术服务
成果类型：
发明专利
行业领域：
新一代信息技术
成果介绍
针对复杂环境下的低空飞行器动态航路规划问题，本项目提出了一种基于双通道优先级深度Q网络（TCP-DQN）算法的方法。该方法结合了传统路径规划算法与深度强化学习的优势，能够在动态变化的环境中实时调整飞行器的航路，确保其安全高效地到达目的地。具体而言，通过设计一种新的奖励机制，增强了算法对复杂障碍物和动态干扰的适应能力。实验结果表明，该算法在多种复杂场景下均表现出色，显著提高了飞行器的安全性和效率，为未来城市空中交通管理提供了新的解决方案。
成果亮点
此研究成果的主要亮点包括：创新的算法设计：通过引入双通道优先级机制，增强了深度Q网络在处理复杂环境中的表现。高效的实时调整：能够在动态变化的环境中实时调整飞行器的航路，确保其在复杂障碍物和干扰下的安全性。先进的奖励机制：设计了一种新的奖励机制，提升了算法对不同环境条件的适应能力。广泛的应用前景：不仅适用于低空飞行器的路径规划，还可扩展到其他需要实时路径调整的领域，如自动驾驶汽车和机器人导航。
团队介绍
陈谋：先后获国家自然科学二等奖(排名第二)、江苏省青年科技杰出贡献奖、教育部自然科学奖一等奖1项(排名第二)、获国防科技进步二等奖2项(排名第一)、三等奖2项、国家级教学成果二等奖1项，申请发明专利20余项(其中授权10余项)。在Springer、Wiley和国防工业出版社出版中英文专著3部，参与编著著作3部，发表学术论文100余篇。主持国家一流线下课程1门，并主持国家一流专业建设点1个。
成果资料
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