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| 稿件标题： | 基于强化学习的自适应人工势场航迹规划方法 |
| 稿件作者： | 郭靖1,李响2,鲜勇1 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2024.11.004 |
| 科学编辑： | 张兰勇 博士（哈尔滨工程大学 教授、博导） |
| 栏目名称： | 智能舰船自主航行技术专栏 |
| 关键词： | 无人机；人工势场法；强化学习；路径规划；避障；物理约束 |
| 文章摘要： | 航迹规划问题中，传统人工势场法参数设计困难、场景适应性差，提出了一种基于强化学习调节人工势场参数的航迹规划方法。建立了人工势场深度网络模型，通过DDPG强化学习对网络进行了训练，利用训练好的深度网络自适应设计参数，对于复杂场景适应性具有更好的鲁棒性。仿真结果表明，利用强化学习设计人工势场的方法，规划出的路径更短，规划效果更优，场景适应性更强，说明该方法一方面利用了人工势场不搜索，速度快的优势；另一方面利用了强化学习探索性特点，大大提高了航迹规划效率。 |
| 稿件基金： | 国家自然科学基金项目(62103432) |
| 引用本文格式： | 郭靖,李响,鲜勇.基于强化学习的自适应人工势场航迹规划方法［J］.兵器装备工程学报，2024，45(11)：25-33. GUO Jing, LI Xiang, XIAN Yong.Adaptive artificial potential track planning method based on reinforcement learning［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2024，45(11)：25-33. |
| 刊期名称： | 2024年11期 |
| 出版时间： | 2024年11月 |
| 收稿日期： | 2024-03-03 |
| 修回日期： | 2024-04-12 |
| 录用日期： | 2024-05-22 |
| 上线时间： | 2024年11月30日 |
| 浏览次数： | 1117 |
| 下载次数： | 98 |
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