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基于D3QN的无人机编队控制技术
被引量：
5
1
作者
赵启
甄子洋
+3 位作者
龚华军
曹红波
李荣
刘继承
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期2137-2146,共10页
针对无人机编队中控制器设计需要基于模型信息,以及无人机智能化程度低等问题,采用深度强化学习解决编队控制问题。针对编队控制问题设计对应强化学习要素,并设计基于深度强化学习对偶双重深度Q网络(D3QN)算法的编队控制器,同时提出一...
针对无人机编队中控制器设计需要基于模型信息,以及无人机智能化程度低等问题,采用深度强化学习解决编队控制问题。针对编队控制问题设计对应强化学习要素,并设计基于深度强化学习对偶双重深度Q网络(D3QN)算法的编队控制器,同时提出一种优先选择策略与多层动作库结合的方法,加快算法收敛速度并使僚机最终能够保持到期望距离。通过仿真将设计的控制器与PID控制器、Backstepping控制器对比,验证D3QN控制器的有效性。仿真结果表明:该控制器可应用于无人机编队,提高僚机智能化程度,自主学习保持到期望距离,且控制器设计无需模型精确信息,为无人机编队智能化控制提供了依据与参考。
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关键词
无人机编队
编队控制
深度
强化学习
深度
q
网络
对偶双重深度q网络
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职称材料
题名
基于D3QN的无人机编队控制技术
被引量：
5
1
作者
赵启
甄子洋
龚华军
曹红波
李荣
刘继承
机构
南京航空航天大学自动化学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期2137-2146,共10页
基金
国家自然科学基金(61973158)
南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金项目(kfjj20200310,kfjj20200311)。
文摘
针对无人机编队中控制器设计需要基于模型信息,以及无人机智能化程度低等问题,采用深度强化学习解决编队控制问题。针对编队控制问题设计对应强化学习要素,并设计基于深度强化学习对偶双重深度Q网络(D3QN)算法的编队控制器,同时提出一种优先选择策略与多层动作库结合的方法,加快算法收敛速度并使僚机最终能够保持到期望距离。通过仿真将设计的控制器与PID控制器、Backstepping控制器对比,验证D3QN控制器的有效性。仿真结果表明:该控制器可应用于无人机编队,提高僚机智能化程度,自主学习保持到期望距离,且控制器设计无需模型精确信息,为无人机编队智能化控制提供了依据与参考。
关键词
无人机编队
编队控制
深度
强化学习
深度
q
网络
对偶双重深度q网络
Keywords
UAV formation
formation control
deep reinforcement learning
deep
q
-network
dueling double deep
q
-network
分类号
V249.1 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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出处
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被引量
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1
基于D3QN的无人机编队控制技术
赵启
甄子洋
龚华军
曹红波
李荣
刘继承
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
5
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