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A Path Planning Method for Fire Detection in Educational Experimental Zones Based on an Improved Deep Q-learning Algorithm
본 논문은 교육 실험 구역 내 UAV 화재 탐지를 위해 다중 목적 보상 최적화, 대각선 이동 인센티브 및 A* 기반 제약 조건을 통합함으로써 기존 방식 대비 경로 효율성을 유의미하게 높이고, 위험 노출을 줄이며, 임무 성공률을 향상시킨 개선된 심층 Q-러닝 알고리즘을 제안한다.
원본 논문은 CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기
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