Invention Grant
- Patent Title: 基于强化学习的飞行器姿态控制方法、系统、装置
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Application No.: CN202011396912.7Application Date: 2020-12-03
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Publication No.: CN112198890BPublication Date: 2021-04-13
- Inventor: 丘腾海 , 蒲志强 , 刘振 , 易建强 , 常红星
- Applicant: 中国科学院自动化研究所
- Applicant Address: 北京市海淀区中关村东路95号
- Assignee: 中国科学院自动化研究所
- Current Assignee: 中国科学院自动化研究所
- Current Assignee Address: 北京市海淀区中关村东路95号
- Agency: 北京市恒有知识产权代理事务所
- Agent 郭文浩; 尹文会
- Main IPC: G05D1/08
- IPC: G05D1/08 ; G05B13/02

Abstract:
本发明属于飞行器控制领域,具体涉及一种基于强化学习的飞行器姿态控制方法、系统、装置,旨在为了解决低精度模型下实现无超调控制的问题。本发明基于强化学习的飞行器姿态控制方法,包括:获取第时刻的飞行器状态数据;基于飞行器的期望飞行轨迹,计算期望姿态角、姿态角跟踪误差,构建第时刻网络输入状态;基于所述第时刻网络输入状态、所述期望姿态角,通过DDPG深度强化学习网络获取最优控制动作;基于所述最优控制动作进行所述飞行器姿态调整。本发明可以在低精度模型下实现无超调控制,调节时间短,稳态误差小。
Public/Granted literature
- CN112198890A 基于强化学习的飞行器姿态控制方法、系统、装置 Public/Granted day:2021-01-08
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