基于H无穷鲁棒深度残差强化学习的自主飞艇控制
机器人学
2023-03-27 v1
摘要
由于其卓越的能源效率，飞艇可能取代四旋翼用于长时间空中任务。然而，为飞艇设计能够处理复杂动力学、建模误差与干扰的控制器仍是一项未解决的挑战。最近的一项工作结合强化学习(RL)与PID控制器以应对该挑战，并在真实世界实验中证明了其有效性。在当前工作中，我们在此基础上使用H-infinity鲁棒控制器来扩展稳定裕度并提升RL智能体性能。对不同混合方法的实证分析表明，所得到的H-infinity-RL控制器优于先前的PID-RL组合，且能处理涉及密集推力矢量的更复杂任务。我们在 https://github.com/robot-perception-group/robust_deep_residual_blimp 开源了我们的代码。
引用
@article{arxiv.2303.13929,
title = {Autonomous Blimp Control via H-infinity Robust Deep Residual Reinforcement Learning},
author = {Yang Zuo and Yu Tang Liu and Aamir Ahmad},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.13929},
year = {2023}
}