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基于强化学习的四旋翼无人机鲁棒协同控制
被引量：
3
1
作者
刘昊
赵万兵
+2 位作者
高庆
刘德元
吕金虎
《指挥与控制学报》
CSCD
2023年第2期156-163,共8页
基于强化学习方法,解决了异构四旋翼无人机集群的无模型鲁棒最优编队控制问题.考虑每架四旋翼无人机为受到未知动态模型和外部干扰等因素影响下的非线性欠驱系统.提出一种完全分布式观测器,利用局部信息,为无人机集群生成参考信号,以实...
基于强化学习方法,解决了异构四旋翼无人机集群的无模型鲁棒最优编队控制问题.考虑每架四旋翼无人机为受到未知动态模型和外部干扰等因素影响下的非线性欠驱系统.提出一种完全分布式观测器,利用局部信息,为无人机集群生成参考信号,以实现期望的飞行编队.基于强化学习方法,在不需要无人机动态信息条件下,设计鲁棒最优位置控制器和鲁棒最优姿态控制器.通过理论分析和仿真验证了所提编队控制算法的有效性.
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关键词
协同控制
异构四旋翼无人机
强化学习
未知动态模型
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职称材料
题名
基于强化学习的四旋翼无人机鲁棒协同控制
被引量：
3
1
作者
刘昊
赵万兵
高庆
刘德元
吕金虎
机构
北京航空航天大学人工智能研究院
北京航空航天大学自动化科学与自动化学院
北京航空航天大学宇航学院
出处
《指挥与控制学报》
CSCD
2023年第2期156-163,共8页
基金
国家自然科学基金(62273015,61873012,61903016)资助。
文摘
基于强化学习方法,解决了异构四旋翼无人机集群的无模型鲁棒最优编队控制问题.考虑每架四旋翼无人机为受到未知动态模型和外部干扰等因素影响下的非线性欠驱系统.提出一种完全分布式观测器,利用局部信息,为无人机集群生成参考信号,以实现期望的飞行编队.基于强化学习方法,在不需要无人机动态信息条件下,设计鲁棒最优位置控制器和鲁棒最优姿态控制器.通过理论分析和仿真验证了所提编队控制算法的有效性.
关键词
协同控制
异构四旋翼无人机
强化学习
未知动态模型
Keywords
cooperative control
heterogeneous quad-rotor unmanned helicopter
reinforcement learning
unknown dynamical model
分类号
V279 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
V249.1 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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作者
出处
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被引量
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1
基于强化学习的四旋翼无人机鲁棒协同控制
刘昊
赵万兵
高庆
刘德元
吕金虎
《指挥与控制学报》
CSCD
2023
3
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