多约束强化学习最优智能滑翔制导方法

为提升复杂飞行任务下滑翔制导的自主性,提出一种基于最优制导与强化学习的多约束智能滑翔制导策略。引入三维最优制导以满足终端经纬度、高度以及速度倾角约束。提出基于侧向正弦机动的速度控制策略,研究考虑机动飞行的终端速度解析预测方法。针对速度控制中机动幅值无法离线确定的问题,研究基于强化学习的智能调参方法。该方法基于终端速度设计状态空间,以机动幅值设计动作空间,设计综合终端速度误差与滑翔制导任务的回报函数,采用Q-Learning实现机动幅值的智能调整。仿真结果表明,智能滑翔制导方法能够高精度满足终端多种约束,并能有效提升复杂任务下的自主决策能力。