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基于深度强化学习的无人机栖落机动控制策略设计
作者姓名:黄赞  何真  仇靖雯
作者单位:南京航空航天大学自动化学院, 南京 211106
基金项目:国家自然科学基金(61873126)
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。

关 键 词:栖落机动  深度强化学习  固定翼无人机  神经网络
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