基于增強學習的無人直升機姿態控制器設計

基于增強學習的無人直升機姿態控制器設計

自適應啟發評價(AHC)增強學習結構分別逼近馬爾可夫決策過程的值函數和策略函數,策略梯度增強學習能夠將隨機不確定的馬爾可夫決策過程轉換為確定性的馬爾可夫決策過程.通過將AHC增強學習和策略梯度增強學習相結合,對PID控制器參數進行在線自適應整定,實現對無人直升機姿態控制性能的在線優化.仿真結果表明,與固定PID參數控制器相比,該算法能在線調整控制器參數,并很好地控制了無人直升機的懸停姿態.

作 者： 蔡文瀾 王俊生 稅海濤 馬宏緒 黃茜薇 CAI Wenlan WANG Junsheng SHUI Haitao MA Hongxu HUANG Qianwei   作者單位： 蔡文瀾,CAI Wenlan(國防科學技術大學機電工程與自動化學院,長沙,410073;空軍航空大學航空控制工程系,長春,130022)

王俊生,稅海濤,馬宏緒,黃茜薇,WANG Junsheng,SHUI Haitao,MA Hongxu,HUANG Qianwei(國防科學技術大學機電工程與自動化學院,長沙,410073) 

刊 名： 彈箭與制導學報  PKU 英文刊名： JOURNAL OF PROJECTILES, ROCKETS, MISSILES AND GUIDANCE  年，卷(期)： 2008 28(2)  分類號： V249.1 TP273  關鍵詞： 無人直升機   增強學習   自適應啟發評價   策略梯度   PEGASUS  

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