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风洞试验中基于离散动作深度强化学习的无人机俯仰控制( Unmanned Aerial Vehicle Pitch Control Using Deep Reinforcement Learning with Discrete Actions in Wind Tunnel Test )
D Wada Sergio A. Araujo-Estrada S Windsor
深度强化学习是训练固定翼无人机非线性姿态控制器的一种很有前途的方法。到目前为止，概念验证研究已经在仿真中证明了姿态控制的成功。然而，详细的实验研究尚未进行。本研究将深度强化学习应用于一自由度俯仰控制的风洞试验中，目的在于获得对姿态控制应用的实际理解。设计了三种不同离散动作选择，即电梯角度的控制器。具有较大动作速率的控制器在执行迎角指令方面表现出更好的性能。随着最大动作速率从10°/s增加到50°/s，跟踪攻角指令的均方根误差从3.42°减小到1.99°。实验结果与仿真结果的比较表明，动作速率较小的控制器会产生摩擦效应，而动作速率较大的控制器在电梯操纵过程中会产生时滞波动。摩擦力和延迟对变桨距控制的影响的研究突出了进行实验以了解实际控制性能的重要性，特别是当控制器用低保真度模型训练时。
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