基于强化学习的飞行自动驾驶仪设计

资 源 简 介

  针对强化学习在连续状态连续动作空间中的维度灾难问题，利用BP神经网络算法作为值函数逼近策略，设计了自动驾驶仪。并引入动作池机制，有效避免飞行仿真中危险动作的发生。首先，建立了TD强化学习算法框架；然后根据经验将舵机动作合理分割为若干组，在不同的飞行状态时，调取不同组中的动作；其次，构建了BP神经网络，通过飞行过程中的立即奖赏，更新网络的值函数映射；最后，通过数字仿真验证了强化学习自动驾驶仪的性能，仿真结果表明，该算法具有良好的动态和稳态性能。

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