本发明公开一种无人机躲避柱状障碍物到达目标点的最优路径训练方法,包含以下步骤:(1)构造基于空气动力学的环境模拟器;(2)使用深度神经网络初始化无人机策略模型;(3)无人机在环境模拟器中获得当前时刻的观测,并做出动作;(4)无人机与环境模拟器交互,生成并保存训练数据,对训练数据进行采样,使用训练数据通过强化学习算法学习无人机躲避柱状障碍物选择到达目标点最优路径。本发明能够使无人机获得类似人类的学习能力,在难度系数较高、环境未知、复杂且具有不确定因素的任务中完成任务。
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