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基于深度强化学习的四旋翼无人机航线跟随

源自：指挥与控制学报

作者：杨志鹏  李波  甘志刚  梁诗阳

“人工智能技术与咨询”   发布

摘 要

针对无人机在空中执行航线跟随任务时无法对未知环境作出合理应对措施等问题, 提出了一种基于深度强化学习的四 旋翼无人机航线跟随方法. 通过无人机受力分析、欧拉角变换建立四旋翼无人机动力学模型. 在深度强化学习的框架下, 分析无人机坐标值、欧拉角、速度值等相关因素, 对无人机的状态空间进行模糊化, 作为深度强化学习的状态输入. 相对于传统方法, 构建的四旋翼无人机非线性飞行运动学和动力学模型更为真实. 仿真结果表明, 在不断的训练和学习后, 四旋翼无人机能够对随机产生的任务航线进行高精度跟随.

关键词

 四旋翼无人机,  航线跟随,  深度强化学习,  状态空间,  动力学模型 

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图片

1 四旋翼无人机模型

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2 深度强化学习算法

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3 仿真实验与结果分析

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4 结论

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“人工智能技术与咨询”   发布

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