基于近似动态规划的无人作战飞机自主机动决策研究
机器人学
2019-08-29 v2 人工智能
机器学习
摘要
无人机系统可执行比有人机系统更危险和艰难的任务。在一些高度复杂多变的任务（如空战）中，机动决策机制需准确感知作战态势并实时制定最优策略。本文给出了三维一对一空战机动问题的形式化描述，以及一种用于计算自主机动决策最优策略的近似动态规划方法。飞机以强化学习（Reinforcement Learning）方式学习作战策略，同时感知环境、采取可用机动动作并获取反馈奖励信号。为解决空战中的维数爆炸问题，所提方法通过特征选择、轨迹采样、函数逼近与贝尔曼备份操作在空战仿真环境中实现。该近似动态规划方法对快速变化的战术态势响应迅速，可进行长期规划学习，且无需任何显式编码的空战规则库。
引用
@article{arxiv.1908.10010,
title = {Research on Autonomous Maneuvering Decision of UCAV based on Approximate Dynamic Programming},
author = {Zhencai Hu and Peng Gao and Fei Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.10010},
year = {2019}
}