典型文献
基于深度强化学习的无人机栖落机动控制策略设计
文献摘要：
无人机栖落机动飞行是一种无需跑道的降落方法,能够提升无人机在复杂环境下执行任务的适应能力.针对具有高非线性、多约束特性的无人机栖落机动过程,提出了一种基于模仿深度强化学习的控制策略设计方法.首先,建立了固定翼无人机栖落机动的纵向非线性动力学模型,并设计了无人机栖落机动的强化学习环境.其次,针对栖落机动状态动作空间大的特点,为了提高探索效率,通过模仿专家经验的方法对系统进行预训练.然后,以模仿学习得到的权重为基础,采用近端策略优化方法学习构建无人机栖落机动的神经网络控制器.最后,通过仿真验证了上述控制策略设计方法的有效性.
文献关键词：
栖落机动;深度强化学习;固定翼无人机;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
黄赞;何真;仇靖雯
作者机构：
南京航空航天大学自动化学院,南京211106
文献出处：
引用格式：
[1]黄赞;何真;仇靖雯-.基于深度强化学习的无人机栖落机动控制策略设计)[J].导航定位与授时,2022(06):25-32
A类：
栖落机动
B类：
深度强化学习,策略设计,机动飞行,跑道,降落,复杂环境,高非线性,多约束,固定翼无人机,非线性动力学模型,学习环境,动作空间,专家经验,预训练,模仿学习,习得,重为,近端策略优化,方法学,神经网络控制器,仿真验证
AB值：
0.239474
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