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题名基于深度强化学习的四旋翼无人机姿态控制
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作者
赵军
何家政
孙冰寒
赵会杰
蒙志君
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机构
中国电科网络通信研究院
中电华鸿科技有限公司
北京航空航天大学航空科学与工程学院
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出处
《中国惯性技术学报》
北大核心
2025年第3期284-292,300,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(61976014)
航空科学基金(2022Z071051001)。
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文摘
稳定的飞行控制系统是无人机完成各种飞行任务的关键。聚焦于四旋翼无人机的底层姿态控制,针对广泛使用的比例-积分-微分(PID)控制器存在的快速响应能力差、超调大的问题,提出一种基于深度强化学习的四旋翼无人机姿态控制方法。构建了基于Gazebo仿真环境的电子样机模型,并对角速度控制任务进行了马尔可夫决策建模,使用近端策略优化(PPO)算法,完成了四旋翼无人机角速度控制任务。实验结果表明,PPO控制器能对信号变化做出更快响应,同时有更小的超调,其平均上升时间较PID减少了55.4%,调节时间减少了56.7%,超调减少了47.8%,验证了基于深度强化学习的四旋翼无人机姿态控制器的快速性和稳定性。
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关键词
四旋翼无人机
姿态控制
深度强化学习
近端策略优化
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Keywords
quadrotor
attitude control
deep reinforcement learning
proximal policy optimization
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分类号
V219
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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