|
Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)
Нелинейные системы
Нейросетевой алгоритм перехвата машиной Дубинса целей, движущихся по известным траекториям
А. А. Галяев, А. И. Медведев, И. А. Насонов Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, Москва
Аннотация:
Задача перехвата движущейся по прямолинейной или круговой траектории цели машиной Дубинса сформулирована как задача оптимального управления по критерию быстродействия с произвольным направлением скорости машины при перехвате. Для решения данной задачи и синтеза траекторий перехвата использовались нейросетевые методы обучения без учителя на основе алгоритма Deep Deterministic Policy Gradient. Проведен анализ полученных законов управления и траекторий перехвата по сравнению с аналитическими решениями задачи перехвата, проведено моделирование для параметров движения цели, которые нейросеть не видела при обучении. Проведены модельные эксперименты по проверке устойчивости решения. Показана эффективность применения нейросетевых методов синтеза траекторий перехвата для заданных классов движений цели.
Ключевые слова:
задача перехвата, машина Дубинса, алгоритм DDPG, нейросетевой синтез траекторий.
Образец цитирования:
А. А. Галяев, А. И. Медведев, И. А. Насонов, “Нейросетевой алгоритм перехвата машиной Дубинса целей, движущихся по известным траекториям”, Автомат. и телемех., 2023, № 3, 3–21
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/at16013 https://www.mathnet.ru/rus/at/y2023/i3/p3
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 72 | Список литературы: | 13 | Первая страница: | 7 |
|