-
公开(公告)号:CN118244799A
公开(公告)日:2024-06-25
申请号:CN202410686445.3
申请日:2024-05-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种无人机编队协调控制方法,包括以下步骤:(1)根据运动学和动力学原理建立单一无人机的飞行模型;(2)构建虚拟领航法无人机集群编队相对运动模型;(3)根据无人机的动力学模型和编队运动模型设计滑模控制器对无人机进行控制;(4)设计马尔科夫决策过程,设计滑模控制器的状态空间,动作空间和奖励函数;(5)构建多智能体的表演家‑评论家网络结构;(6)运用多智能体强化学习算法对所述多智能体的表演家‑评论家网络结构进行集中式训练和分布式执行策略;(7)保存训练好的深度强化学习智能体,对无人机对应飞控进行控制来完成编队;本发明对于复杂任务和多变环境具有更好的鲁棒性。
-
公开(公告)号:CN118310537B
公开(公告)日:2024-09-13
申请号:CN202410734952.X
申请日:2024-06-07
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应策略改进减法平均优化算法的路径规划方法,包括以下步骤:(1)构建二维栅格地图环境,以及包含运动约束的目标函数;(2)初始化算法参数,(3)引入ICMIC混沌映射策略初始化搜索代理的位置;基于初始搜索代理评估目标函数;(4)引入自适应概率值,利用改进的基本减法平均优化算法更新搜索代理位置;(5)通过判断搜索代理的目标函数值是否满足条件,以及自适应概率值是否满足条件,选择更优的位置更新方式;本发明本发明收敛精度高,速度快,且在地图中能高效地完成路径规划任务。
-
公开(公告)号:CN118244799B
公开(公告)日:2024-08-13
申请号:CN202410686445.3
申请日:2024-05-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种无人机编队协调控制方法,包括以下步骤:(1)根据运动学和动力学原理建立单一无人机的飞行模型;(2)构建虚拟领航法无人机集群编队相对运动模型;(3)根据无人机的动力学模型和编队运动模型设计滑模控制器对无人机进行控制;(4)设计马尔科夫决策过程,设计滑模控制器的状态空间,动作空间和奖励函数;(5)构建多智能体的表演家‑评论家网络结构;(6)运用多智能体强化学习算法对所述多智能体的表演家‑评论家网络结构进行集中式训练和分布式执行策略;(7)保存训练好的深度强化学习智能体,对无人机对应飞控进行控制来完成编队;本发明对于复杂任务和多变环境具有更好的鲁棒性。
-
公开(公告)号:CN118310537A
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202410734952.X
申请日:2024-06-07
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应策略改进减法平均优化算法的路径规划方法,包括以下步骤:(1)构建二维栅格地图环境,以及包含运动约束的目标函数;(2)初始化算法参数,(3)引入ICMIC混沌映射策略初始化搜索代理的位置;基于初始搜索代理评估目标函数;(4)引入自适应概率值,利用改进的基本减法平均优化算法更新搜索代理位置;(5)通过判断搜索代理的目标函数值是否满足条件,以及自适应概率值是否满足条件,选择更优的位置更新方式;本发明本发明收敛精度高,速度快,且在地图中能高效地完成路径规划任务。
-
-
-