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210:cyber 无人船优化反步控制 轨迹跟踪 强化学习Actor-critic架构,李雅普诺夫稳定性,优化反布控制,强化学习(RL),水面舰艇
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摘要:本文提出了一种基于优化反步控制的水面舰船跟踪控制方法,该方法将优化作为一种反步设计原则。由于水面舰船系统是严格反馈形式的二阶动力学模型,因此反演是完成跟踪任务的理想方法。在水面舰艇反步控制中,将虚拟控制和实际控制设计为相应子系统的优化解,从而实现整体控制的优化。通常,优化控制是基于Hamilton-Jacobi-Bellman方程的解来设计的。然而,由于其固有的非线性和复杂性,求解该方程非常困难,甚至是不可能的。为了克服这一困难,通常考虑Actor-critic架构的强化学习(RL)策略,其中利用critic和Actor分别评估控制性能和执行控制行为。通过将actor-critic RL算法应用于船舶的虚拟和实际控制,证明可以达到理想的优化和跟踪性能。
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