基于强化学习的指定性能轨迹跟踪最优控制

• 作者: 杨忱 赵红 王宁 高颖 郭晨
• 来源期刊: 大连海事大学学报
• 关键词: 无人船(USV) 输入饱和限制 轨迹跟踪 指定性能控制 强化学习最优控制 Actor-Critic框架
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 页码范围: 1-10,25
• 页数: 11页
• 分类号: U661.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2021.02.001

摘要

为保证无人船对期望轨迹的高动态精确跟踪,针对带有输入饱和限制的无人船轨迹跟踪系统,提出一种基于强化学习的指定性能轨迹跟踪最优控制策略.采用双曲正切函数逼近饱和函数,并利用指定性能控制技术将无人船跟踪误差进行误差转换,使跟踪动态误差约束在期望的指定范围内以保证轨迹跟踪系统的高动态性能.在此基础上,采用最优控制理论与强化学习中基于神经网络的Ac-tor-Critic 控制框架设计无人船轨迹跟踪最优控制方法,同时解决了控制输入饱和限制的问题.基于李雅普诺夫稳定性理论,证明了本文控制策略下无人船轨迹跟踪系统的稳定性,保证了跟踪误差均在指定的范围内.仿真实验也验证了本文策略的有效性与优越性.