本发明公开了一种基于强化学习和视线法的无人艇路径跟踪方法,拟采用DDPG对可视距离进行合理的预测,让无人艇“学会”根据当前状态动态地调整可视距离。包括如下步骤:S1.搭建无人艇仿真模型,定义无人艇运动参数;S2.设计基于强化学习基本框架对可视距离进行预测,拟采用双层全连接神经网络作为DDPG四个子网络的基本结构,激活函数采用Leaky‑ReLU;S3.设计强化学习和视线法结合的PID控制框架;S4.对步骤S3中设计好的模型进行训练并保存训练参数。S5.对于同样的初始状态做对比仿真实验、实艇实验。本发明的方法使得船舶在航行过程中获得更高精度、更快速的航迹跟踪。
声明:
“基于强化学习和视线法的无人艇路径跟踪方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)