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题名太阳能无人机深度强化学习航迹规划及半实物仿真
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作者
刘子荣
张晓辉
李焱宇
程奥祖
胡馨元
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机构
北京理工大学宇航学院
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出处
《无人系统技术》
2024年第4期36-46,共11页
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文摘
针对太阳能无人机高能效飞行航迹规划及试验验证问题,提出了一种基于深度强化学习的航迹规划方法,并搭建了地面试验平台进行半实物仿真验证。首先,建立太阳能无人机的运动学和动力学模型、能量获取与消耗等模型,并分析了时间、姿态角等飞行状态与能量状态的耦合效应。其次,建立了太阳能无人机能量最优航迹规划问题,基于双延迟深度确定性策略梯度算法开展智能体训练,并进行了有效性仿真分析。最后,搭建地面半实物测试平台,完成平台自身性能测试后,将强化学习控制器进行在线部署,进而开展半实物仿真试验验证。结果表明,相较于传统飞行策略,所提方法训练出的策略在200 s的飞行时间内获取能量提升2.9%,消耗能量降低30.46%,积累能量提升11.36%。所提策略能更加充分利用太阳能,降低飞行需求功率,达到提能增效的目标,可为太阳能无人机高能效飞行提供参考。
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关键词
太阳能无人机
高能效飞行
深度强化学习
双延迟深度确定性策略梯度
航迹规划
半实物仿真
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Keywords
Solar-powered UAVs
High Energy Efficiency Flight
Deep Reinforcement Learning
Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient
Trajectory Planning
HIL Simulation
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分类号
V272
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
V216.7
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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