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基于深度强化学习的无人机实时航迹规划
引用本文:舒健生,周于翔,郑晓龙,等.基于深度强化学习的无人机实时航迹规划[J].火力与指挥控制,2023,48(12):133-141.DOI:10.3969/j.issn.1002-0640.2023.12.020
作者姓名:舒健生  周于翔  郑晓龙  赖晓昌  陶大甜
作者单位:1.火箭军工程大学,西安 710025;2.武汉理工大学信息工程学院,武汉 430070
摘    要:随着无人机技术的应用和发展,无人机执行任务的飞行环境愈发复杂多变,对无人机机动避障能力和航迹规划的实时性提出了更高的要求。基于泛化性较好、对环境依赖弱的深度强化学习算法,以雷达实时获取的障碍物地图信息为基础进行实时路径规划,针对二维航迹规划问题特点设计了连续奖励函数,解决了强化学习算法在二维平面航迹规划中奖励稀疏的问题;基于迁移学习的思想设计多个训练环境,并按任务的难易程度进行分步训练,降低了算法的训练难度,提高了训练效果,并使算法的收敛效果更加稳定。在实验中将SAC算法与目前主流的PPO和TD3算法进行对比,实验结果表明:SAC算法收敛速度快,实时性好,航迹平滑度更好。

关 键 词:无人机  SAC算法  二维平面规划  实时航迹规划
收稿时间:2022-11-27
修稿时间:2022-12-30
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