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公开(公告)号：CN118466550A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410701834.9
申请日：2024-05-31
Applicant: 南京大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开一种基于隐函数学习的无人机模拟器学习方法，旨在解决现有无人机模拟器难以学习飞行控制问题中复杂的转移函数问题。由于飞行控制中存在各种非平滑、突变等情况，传统模拟器难以学习复杂任务的转移，本发明提出的隐函数模型能够更好地适应各种复杂的非平滑情况，并具有更强的外推泛化能力。该模拟器利用隐函数，即能量函数模型，对离线收集的数据进行学习。通过该方法，能够更有效地建模离线数据的特征以及分布，进一步的作为强化学习的环境模型从而高效的学习策略。本发明可被广泛应用于各种方法和领域，为离线数据模拟提供了一种新的技术途径。
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