基于深度强化学习的自适应多尺度覆盖路径规划方法及系统

本申请公开了一种基于深度强化学习的自适应多尺度覆盖路径规划方法及系统，涉及强化学习和无人机技术，包括：构建多尺度地图；将多尺度地图转换为以智能体为中心的自我中心表示，并配置状态空间以及动作空间；根据配置的状态空间和动作空间设置奖励函数；构建深度神经网络模型，采用尺度分组卷积神经网络结构，所述深度神经网络模型包括地图特征提取器、传感器特征提取器和特征融合模块，使用软演员‑评论员算法训练所述深度神经网络模型，以在训练后，利用训练的深度神经网络模型进行覆盖路径规划。本申请用以解决现有技术中在未知环境下进行覆盖路径规划所面临的问题。