首页|基于强化学习的无人机吊挂负载系统轨迹规划

基于强化学习的无人机吊挂负载系统轨迹规划

Trajectory planning for unmanned aerial vehicle slung-payload aerial transportation system based on reinforcement learning

扫码查看
原文链接
  • NETL
  • NSTL
  • 维普
  • 万方数据
针对四旋翼无人机吊挂负载系统准确位置控制问题和吊挂负载的摆动抑制问题,提出了一种基于强化学习的在线轨迹规划方案.为补偿飞行过程中未知外界扰动的影响,本文首先将无人机的期望轨迹设计分为位置定位轨迹规划设计和抗扰动轨迹规划设计.其中,位置定位轨迹规划部分可预先设计,以引导无人机飞抵目标位置.抗扰动轨迹规划部分采用基于强化学习的在线更新策略,对外界未知扰动进行补偿,以达到抑制飞行过程中吊挂负载摆动的目的 .然后,采用基于Lyapunov稳定性的分析方法,证明了闭环系统的稳定性,并证明了无人机位置跟踪误差和吊挂负载摆动运动的收敛.最后,通过飞行对比实验,验证了所提轨迹规划方法的有效性以及对外界干扰和负载质量变化的鲁棒性.

鲜斌、张诗婧、韩晓薇、蔡佳明、王岭

展开 >

天津大学电气自动化与信息工程学院,天津300072

天津航海仪器研究所,天津300131

自动控制技术 四旋翼无人机 吊挂负载 强化学习 轨迹规划

国家重点研发计划项目国家自然科学基金国家自然科学基金

2018YFB14039009174812190916004

2021

10.13229/j.cnki.jdxbgxb20200577

吉林大学学报(工学版)
吉林大学

吉林大学学报(工学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.792
ISSN：1671-5497
年,卷(期)：2021.51(6)
  • 4
  • 4