基于柔性演员-评论家算法的决策规划协同研究

为了解决基于常规深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)的自动驾驶决策存在学习速度慢、安全性及合理性较差的问题,本文提出一种基于柔性演员-评论家(Soft Actor-Critic,SAC)算法的自动驾驶决策规划协同方法,并将SAC算法与基于规则的决策规划方法相结合设计自动驾驶决策规划协同智能体。结合自注意力机制(Self Attention Mechanism, SAM)和门控循环单元(Gate Recurrent Unit, GRU)构建预处理网络;根据规划模块的具体实现方式设计动作空间;运用信息反馈思想设计奖励函数,给智能体添加车辆行驶条件约束,并将轨迹信息传递给决策模块,实现决策规划的信息协同。在CARLA自动驾驶仿真平台中搭建交通场景对智能体进行训练,并在不同场景中将所提出的决策规划协同方法与常规的基于SAC算法的决策规划方法进行比较,结果表明,本文所设计的自动驾驶决策规划协同智能体学习速度提高了25.10%,由其决策结果生成的平均车速更高,车速变化率更小,更接近道路期望车速,路径长度与曲率变化率更小。

异构无人系统集群自主协同关键技术综述

本文给出了国内外异构协同项目实例及已经出现的异构集群形式,并综合文献资料给出了异构集群的定义。将同构多无人系统协同任务过程中的关键技术分为协同网络通信、协同决策与规划技术、协同编队控制技术和协同末制导技术,对每个关键技术进展做了总结概括,给出了异构集群相比同构集群的技术差异。在此基础上提出了任务前规划和协同博弈制导两个技术领域,提出了针对异构集群的分组配比问题,介绍了场景建模和双层优化模型求解技术的发展现状;针对多体对抗问题给出了微分对策理论需要解决的问题。最后对异构集群协同技术所面临的难点作出总结,并对该研究领域的未来发展作出展望。

飞行器集群协同控制技术分析与展望

系统分析和展望了飞行器集群协同控制技术,对先进的集群飞行器和协同控制技术进行了总结和对比,并提出了当前该领域面临的5个主要科学问题。在此基础上提出了飞行器集群自主控制体系架构以及射前任务规划、在线态势感知、协同制导控制等8项飞行器集群协同核心关键技术。其中,对每项技术进行了简要概括,阐述了它们之间的关系和对于飞行器集群协同控制的作用。最后,从理论研究、技术突破到工程应用方面,对该领域未来发展做出了展望。