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基于深度强化学习的UAV航路自主引导机动控制决策算法
被引量:
13
1
作者
张堃
李珂
+2 位作者
时昊天
张振冲
刘泽坤
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2020年第7期1567-1574,共8页
针对无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)航路终端约束情况下航路自主引导机动控制决策问题,采用Markov决策过程模型建立UAV自主飞行机动模型,基于深度确定性策略梯度提出UAV航路自主引导机动控制决策算法,拟合UAV航路自主引导机动控...
针对无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)航路终端约束情况下航路自主引导机动控制决策问题,采用Markov决策过程模型建立UAV自主飞行机动模型,基于深度确定性策略梯度提出UAV航路自主引导机动控制决策算法,拟合UAV航路自主引导机动控制决策函数与状态动作值函数,生成最优决策网络,开展仿真验证。仿真结果表明,该算法实现了UAV在任意位置/姿态的初始条件下,向航路目标点的自主飞行,可有效提高UAV机动控制的自主性。
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关键词
自主引导
机动控制决策
MARKOV
决策
过程
深度确定性策略梯度法
深度强化学习
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职称材料
题名
基于深度强化学习的UAV航路自主引导机动控制决策算法
被引量:
13
1
作者
张堃
李珂
时昊天
张振冲
刘泽坤
机构
西北工业大学电子信息学院
光电控制技术重点实验室
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2020年第7期1567-1574,共8页
基金
中国国家留学基金委项目(201806295012)
光电控制技术重点实验室基金(6142504190105)
+2 种基金
西北工业大学硕士研究生创意创新种子基金(ZZ2019021)
创新人才基金(2017KJXX-15)
航空科学基金(20155153034)资助课题。
文摘
针对无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)航路终端约束情况下航路自主引导机动控制决策问题,采用Markov决策过程模型建立UAV自主飞行机动模型,基于深度确定性策略梯度提出UAV航路自主引导机动控制决策算法,拟合UAV航路自主引导机动控制决策函数与状态动作值函数,生成最优决策网络,开展仿真验证。仿真结果表明,该算法实现了UAV在任意位置/姿态的初始条件下,向航路目标点的自主飞行,可有效提高UAV机动控制的自主性。
关键词
自主引导
机动控制决策
MARKOV
决策
过程
深度确定性策略梯度法
深度强化学习
Keywords
autonomous guidance
maneuver control and decision-making
Markov decision process
deep deterministic policy gradient(DDPG)method
deep reinforcement learning
分类号
V249.4 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度强化学习的UAV航路自主引导机动控制决策算法
张堃
李珂
时昊天
张振冲
刘泽坤
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2020
13
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职称材料
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参考文献
引证文献
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