基于Actor-Critic强化学习的四旋翼无人机飞行控制系统是一种利用强化学习技术实现飞行器自主控制的方法。该方法通过构建Actor(策略网络)和Critic(价值网络)两个组件来学习最优控制策略。四旋翼无人机因其灵活性和广泛应用前景成为研究热点。传统的控制方法依赖于精确的数学建模和控制律设计,但在复杂和不确定环境下表现有限。
基于Actor-Critic强化学习的四旋翼无人机飞行控制系统是一种利用强化学习技术实现飞行器自主控制的方法。该方法通过构建Actor(策略网络)和Critic(价值网络)两个组件来学习最优控制策略。四旋翼无人机因其灵活性和广泛应用前景成为研究热点。传统的控制方法依赖于精确的数学建模和控制律设计,但在复杂和不确定环境下表现有限。
基于Actor-Critic强化学习的四旋翼无人机飞行控制系统是一种利用强化学习技术实现飞行器自主控制的方法。该方法通过构建Actor(策略网络)和Critic(价值网络)两个组件来学习最优控制策略。四旋翼无人机因其灵活性和广泛应用前景成为研究热点。传统的控制方法依赖于精确的数学建模和控制律设计,但在复杂和不确定环境下表现有限。
Critic 的网络参数 网络输入为系统状态向量 输出为 V( t) TDerror k(t) 和 为隐藏神经元数目 隐层输入输出分 Actor 别为 K (t ) r(t) e(t) s (t ) u(t) x (t ) net ∑ PID (PPV) net 图 基于 网络的自适应 控制结构 输出层输入输出分别为 系统状态确定和回报函数设计 本次控制器设计...
为了克服使用雅可比矩阵方法容易使系统陷入无解的不足,提高逆运动学求解的准确性,本发明提出一种基于actor-critic深度强化学习的同心管机器人控制方法,可以有效处理同心管机器人的逆运动学,并能在奖励收敛后得到对于期望位置的最优驱动输入量。 本发明所采用的技术方案是: ...
针对传统Actor-critic (AC) 方法在求解连续空间序贯决策问题时收敛速度较慢、收敛质量不高的问题, 提出一种基于对称扰动采样的AC算法框架. 首先, 框架采用高斯分布作为策略分布, 在每一时间步对当前动作均值对称扰动, 从而生成两个动作与环境并行交互; 然后, 基于两者的最大时域差分(TD) 误差选取Agent 的行为动作,...