一种基于注意力增强分层强化学习的空地协同感知方法

专利概览

申请人

西安交通大学

发明人

彭海霞; 范逸馨; 栾浩

申请号

CN202610991708.0

公开号

CN122533686A

申请日

2026-07-06

公开日

2026-08-07

主分类号

H04B17/354

IPC

H04B17/354;H04B17/364;H04B17/373;G06T17/00;H04B17/309;H04B17/391;G06N3/006;G06N3/0455;G06N3/092;G06N3/0985

代理机构

北京首捷专利代理有限公司 11873

代理人

宋满库

摘要

本申请是关于一种基于注意力增强分层强化学习的空地协同感知方法，包括：获取异构智能体点云数据，提取鸟瞰图特征并基于空间置信度生成掩码得到第一稀疏特征图；构建计算开销与异构链路通信模型，合成含计算、通信和切换的端到端总时延；以感知精度和总时延为优化目标，定义归一化距离，构建切比雪夫距离多目标优化问题；采用分层强化学习求解，高层决策更新间隔，低层基于注意力选择合作伙伴，输出二值向量策略；执行策略，进行稀疏特征传输、空间对齐与注意力融合，输出检测结果；收集轨迹，计算广义优势估计，通过近端策略优化联合更新网络参数。采用本申请技术方案，能够均衡感知精度与传输时延，大幅提升空地协同感知实时性与检测精度。