基于强化学习的无人机全自主电力巡检

来源：机械与电子杂志2021年第12期北京时间：

作者：王瑞群;欧阳权;段朝伟;王志胜

单位：南京航空航天大学自动化学院,江苏 南京 211100

摘要：针对无人机在电力巡检中的全自主性进行研究,提出全自主电力巡检系统,该系统由无人机智能体、充电桩和待巡检目标构成。借助无线充电技术和强化学习决策算法使无人机拥有全自主执行任务的能力,并在设计的仿真环境中进行了验证,训练后的无人机智能体可以自主路径规划进行电力巡检和自主决策到附近的无线充电桩充电,无需人工介入可完成所有巡检任务。由于传统的近端策略优化算法在本系统中奖励低的问题,因此提出一种基于动作掩码的近端策略优化算法来训练无人机智能体,仿真实验结果表明,动作掩码机制使奖励提高了 39% ,能耗降低了 15.34% 。

关键词：电力巡检;强化学习;近端策略优化;无线充电;能量优化

基金资助：江苏省高校自然科学研究面上项目( 18KJB520023 );南京航空航天大学研究生创新竞赛( 016001 )