【摘 要】
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由于运动学的复杂性和环境的动态性,控制一组无人机遂行任务目前仍面临较大挑战.首先,以固定翼无人机为研究对象,考虑复杂动态环境的随机性和不确定性,提出了基于无模型深度
【机 构】
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国防科技大学智能科学学院,长沙 410073
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由于运动学的复杂性和环境的动态性,控制一组无人机遂行任务目前仍面临较大挑战.首先,以固定翼无人机为研究对象,考虑复杂动态环境的随机性和不确定性,提出了基于无模型深度强化学习的无人机编队协调控制方法.然后,为平衡探索和利用,将ε-greedy策略与模仿策略相结合,提出了ε-imitation动作选择策略;结合双重Q学习和竞争架构对DQN(Deep Q-Network)算法进行改进,提出了ID3QN(Imitative Dueling Double Deep Q-Network)算法以提高算法的学习效率.最后,构建高保真半实物仿真系统进行硬件在环仿真飞行实验,验证了所提算法的适应性和实用性.
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