[发明专利]基于强化学习的四旋翼无人机预置性能跟踪控制方法有效
| 申请号： | 202310930078.2 | 申请日： | 2023-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN116661478B | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 赵冬;苏延旭;黄大荣 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G05D1/08 | 分类号： | G05D1/08;G05D1/10 |
| 代理公司： | 南京有岸知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32757 | 代理人： | 王磊 |
| 地址： | 230601 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于强化学习的四旋翼无人机预置性能跟踪控制方法，包括：构建姿态跟踪误差模型；基于离散化后的姿态跟踪误差模型构造四旋翼无人机长期代价函数，形成积分强化学习的实时奖励函数；构建评价神经网络，基于评价神经网络对长期代价函数的估计值，构建积分强化学习的误差模型，结合实时奖励函数，建立评价神经网络‑动作神经网络积分强化学习控制模型；对控制模型中的评价神经网络、动作神经网络分别设计权重更新律，使用采用所述权重更新律的积分强化学习控制模型对四旋翼无人机姿态进行跟踪控制。本发明能够保证提高四旋翼无人机的瞬态性能、系统闭环稳定和输出跟踪，提高四旋翼无人机的自主性、对新场景的适应性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 学习 四旋翼 无人机 预置 性能 跟踪 控制 方法 | ||
【主权项】：
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