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王宁;高英;刘永进;李坤

基于自学习的无人机姿态和速度约束最优跟踪控制。 （英语） Zbl 1527.93320号

国际J鲁棒非线性控制 32，第5期，2950-2968（2022）.
小结：在本文中，针对窄水域内的位姿和速度约束，采用actor-critic reinforcement learning（RL）机制和backstepping技术，创新性地提出了一种基于自学习的无人水面车辆最优跟踪控制（SLOTC）方案。具体来说，设计了势垒李亚普诺夫函数（BLF），将状态统一限制在与平滑可行参考轨迹相关的预定义区域内。利用约束Hamilton-Jacobi-Bellman（HJB）函数，采用自适应神经网络标识符，同时递归更新行动者和批评者，建立了反推的行动者-关键控制结构。最后，理论分析证明，整个SLOTC方案可以使所有状态保持在预定的紧集内，而跟踪误差收敛到原点的任意小邻域。在原型USV上的仿真结果表明了其显著的有效性和优越性。
{©2022 John Wiley&Sons有限公司}

引用于1文件

MSC公司：

93C85号 控制理论中的自动化系统（机器人等）
93天30分 李亚普诺夫函数和存储函数
68T05年 人工智能中的学习和自适应系统
49升12 最优控制和微分对策中的Hamilton-Jacobi方程

关键词：

姿势和速度约束;强化学习控制;基于自学习的最优控制;轨迹跟踪;无人水面飞行器
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{N.Wang}等人，《国际鲁棒非线性控制》32，No.5，2950--2968（2022；Zbl 1527.93320）
全文： DOI程序

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