无人机自主引导跟踪与避障的近端策略优化

来源 :北京航空航天大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:dvcsvf
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针对无人机地面动态目标跟踪问题,建立了远距离自主引导与近距离伴飞避障两个阶段的马尔可夫决策过程模型。在此基础上,提出了一种改进的近端策略优化(PPO)算法。考虑到无人机接收到的数据具有时序性且环境状态存在着上下文关联,新算法采用长短期记忆(LSTM)网络,通过无人机与目标的实时位置关系等状态信息来计算奖励值、更新网络参数并进行自适应优化迭代。最后,通过基于机器人操纵系统(ROS)的仿真测试平台进行实验。结果表明,本文提出的方法安全有效地实现了侦察任务全过程的自主机动,与传统的PPO算法相比,LSTM的引入缩短了模型训练时间,跟踪与避障的效率明显提高,进一步加强了算法的鲁棒性、准确性和实时性。
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