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申请/专利权人：天目山实验室;北京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于等变强化学习的固定翼姿态控制方法，包括以下步骤，S1：在平面地球假设下，基于固定翼运动学和动力学方程建立固定翼模型；S2：设定假设条件，建立步骤S1中固定翼模型的近似航向镜面对称结构；S3：定义强化学习的观测空间，动作空间，奖励函数；S4：选择Actor‑Critic架构强化学习算法作为训练算法，利用近似航向镜面对称结构设计强化学习神经网络结构；S5：搭建仿真环境，训练强化学习算法，最终以强化学习算法中的Actor神经网络模型作为控制器部署算法；本发明缓解了强化学习样本效率低下的问题，能够和任意深度Actor‑Critic强化学习算法相结合来加快其在固定翼控制问题中的训练速度。
主权项：1.一种基于等变强化学习的固定翼姿态控制方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：在平面地球假设下，基于固定翼运动学和动力学方程建立固定翼模型；S2：设定假设条件，建立步骤S1中固定翼模型的近似航向镜面对称结构；S3：定义强化学习的观测空间，动作空间，奖励函数；S4：选择Actor-Critic架构强化学习算法作为训练算法，利用近似航向镜面对称结构设计强化学习神经网络结构；S5：搭建仿真环境，训练强化学习算法，最终以强化学习算法中的Actor神经网络模型作为控制器部署算法。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天目山实验室 北京航空航天大学 一种基于等变强化学习的固定翼姿态控制方法
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