基于模仿学习和强化学习算法的无人机飞行控制方法

摘要

本发明公开一种基于模仿学习和强化学习算法的无人机飞行控制方法：创建无人机飞行仿真环境模拟器；定义飞行的基本动作集合；根据飞行基本动作将轨迹数据进行分类；对于每个飞行动作，利用模仿学习学出从飞行基本动作到原始动作的映射网络参数；统计每个基本动作的最小连续行动数量；构建上层的强化学习网络，并将最小连续行动数量作为飞机动作不一致性的惩罚p加入；在模拟器中，获取当前的观测信息和奖励，使用pDQN算法，选取对应飞行基本动作；将飞机自身的状态信息输入到飞行基本行动对应的模仿学习神经网络中，输出模拟器的原始行动；将得到的原始行动输入到模拟器中获取下个时刻的观测和奖励；使用pDQN算法进行训练，直到上层的策略网络收敛。