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基于DDPG-LQR的高超声速飞行器时间协同再入制导
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作者 宋志飞 吉月辉 +2 位作者 宋雨 刘俊杰 高强 《导弹与航天运载技术(中英文)》 北大核心 2025年第1期57-64,共8页
针对多高超声速飞行器协同作战的特点,提出一种基于深度策略性梯度和线性二次型调节器(Deep Deterministic Policy Gradient-Linear Quadratic Regulator,DDPG-LQR)的时间协同再入制导方案。首先,采用序列凸优化方法生成满足多个约束的... 针对多高超声速飞行器协同作战的特点,提出一种基于深度策略性梯度和线性二次型调节器(Deep Deterministic Policy Gradient-Linear Quadratic Regulator,DDPG-LQR)的时间协同再入制导方案。首先,采用序列凸优化方法生成满足多个约束的时间协同再入轨迹及其相应的稳态控制量,并且采用Radau伪谱法离散运动学方程,以提高轨迹优化离散精度。其次,采用线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator,LQR)跟踪时间协同再入轨迹。为了提高协同制导精度和制导效果,采用深度策略性梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)在线优化LQR的权重矩阵系数。在DDPG算法中,通过引入合适的奖励函数来提高算法的优化性能。仿真结果表明,在初始状态误差和不确定性的情况下,通过与传统的LQR控制器相比,本文所提出的协同制导方案具有更好的协同制导精度和制导效果。 展开更多
关键词 多高超声速飞行器 协同制导 序列凸优化 深度策略性梯度 线性二次型调节器
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基于深度强化学习的AGV智能导航系统设计 被引量：9
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作者 贺雪梅 匡胤 +1 位作者 杨志鹏 杨亚乔 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第5期1501-1504,1509,共5页
针对现有的AGV在大规模未知复杂环境中进行自主导航配送的问题,基于深度强化学习完成了AGV智能导航系统设计。首先,结合传感器对周围的障碍物进行探测感知,利用DDPG(deep deterministic policy gradient)算法实现AGV小车从环境的感知输... 针对现有的AGV在大规模未知复杂环境中进行自主导航配送的问题,基于深度强化学习完成了AGV智能导航系统设计。首先,结合传感器对周围的障碍物进行探测感知,利用DDPG(deep deterministic policy gradient)算法实现AGV小车从环境的感知输入到动作的直接输出控制,帮助AGV完成自主导航和避障任务。此外,针对训练样本易受环境干扰的问题,提出了一种新颖的DL(disturb learning)-DDPG算法,通过对学习样本中相关数据进行高斯噪声预处理,帮助智能体适应噪声状态下的训练环境,提升了AGV在真实环境中的鲁棒性。仿真实验表明,经改进后的DL-DDPG算法能够为AGV导航系统提供更高效的在线决策能力,使AGV小车完成自主导航与智能控制。 展开更多
关键词 自动导引车 深度强化学习 深度策略性梯度 智能导航
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