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强化学习是一种人工智能算法,具有计算逻辑清晰、模型易扩展的优点,可以在较少甚至没有先验信息的前提下,通过和环境交互并最大化值函数,调优策略性能,有效地降低物理模型引起的复杂性。基于策略梯度的强化学习算法目前已成功应用于图像智能识别、机器人控制、自动驾驶路径规划等领域。然而强化学习高度依赖采样的特性决定了其训练过程需要大量样本来收敛,且决策的准确性易受到与仿真环境中不匹配的轻微干扰造成严重影响。特别是当强化学习应用于控制领域时,由于无法保证算法的收敛性,难以对其稳定性进行证明,为此,需要对强化学习进行改进。考虑到群体智能算法可通过群体协作解决复杂问题,具有自组织性及稳定性强的特征,利用其对强化学习进行优化求解是一个提高强化学习模型稳定性的有效途径。结合群体智能中的鸽群算法,对基于策略梯度的强化学习进行改进:针对求解策略梯度时存在迭代求解可能无法收敛的问题,提出了基于鸽群的强化学习算法,以最大化未来奖励为目的求解策略梯度,将鸽群算法中的适应性函数和强化学习结合估计策略的优劣,避免求解陷入死循环,提高了强化学习算法的稳定性。在具有非线性关系的两轮倒立摆机器人控制系统上进行仿真验证,实验结果表... 相似文献
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基于安装方式激励的捷联惯导在线标定算法研究及仿真分析 总被引:1,自引:1,他引:1
研究了惯性测量单元(IMU)机载安装方式对捷联惯导在线标定的影响.首先针对动力调谐捷联惯导系统的误差进行了建模和参数估计分析.以激励误差输出为目的,通过改变IMU在试验飞行器的安装位置,从理论算法角度分析了角度偏移和位置偏移两种安装方式对IMU输出的影响,提出基于安装方式激励的捷联惯导在线标定算法,并进行了标定后的补偿效果验证.仿真表明,该算法能有效标定出动态情况下的惯导误差参数,IMU安装方式对惯导的空中在线误差标定起到了很好的激励作用,在同等航迹要求下大大提高了标定精度. 相似文献
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余度技术是提高导航系统性能的一种重要手段,本文对捷联惯性传感器多余度配置技术进行了研究。针对弹道导弹的特点,设计了适用于背景弹道使用的IMU:由3陀螺正交配置的4加速度计斜装配置构成。分析了影响惯性传感器输出的主要因素,建立了惯性传感器的误差模型,研究了斜装对传感器测量的多重影响,尤其是它对非线性误差的较大改善。在此基础上,设计了具有余度配置结构的惯性测量装置(IMU).针对该IMU,建立了余度配置系统的标定模型。仿真结果表明,采用该IMU的弹道导弹导航性能显著提高,在现有器件精度下有效提高了系统的精度和可靠性。 相似文献
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惯性仪表误差直接影响导航精度,很多情况下,为了能够取得更好的惯性测量系统误差标定结果,需要在机载动态的情况下实时地在线标定惯性器件的误差;基于此目的,利用PC机和两组RS-232串口通道作为基本的平台硬件,在Visual C++开发环境下开发了半物理仿真应用程序;仿真平台具备了基本的可视化操作界面、惯性测量系统仿真功能、数据传输功能以及标定解算功能;并且对安装方式的误差进行了标定仿真实验,并取得了较好的可实现性,为空中在线标定惯性系统误差提供了比较可靠的仿真实验平台。 相似文献
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考虑到空天飞行器飞行环境和运动特性下导航传感器误差的噪声统计特性不可能完全精确已知,若使用常规卡尔曼滤波进行在线标定,将会导致滤波精度下降甚至发散。设计一种基于新息自适应滤波方法的惯性测量单元(IMU)误差在线标定方案和算法,克服常规卡尔曼滤波需预先知道噪声统计特性的不足,设计包含IMU安装误差、刻度因子误差和随机常值误差在内的27维高阶状态变量的误差标定模型,分析提出可同时对系统噪声和量测噪声协方差矩阵进行动态调整的新息自适应滤波在线标定算法。仿真验证实验表明,相较于采用常规卡尔曼滤波以及Salychev O自适应滤波算法进行在线标定,所设计的新息自适应滤波在线标定方法能更有效实现对IMU误差的动态标定及补偿,进一步提高了惯性导航系统精度。实物验证实验表明,该方法可有效标定IMU误差残差,提高导航精度,为工程应用带来较大便利。 相似文献
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通过胶州湾湾口海底隧道青岛端接线工程云南路主线隧道增加斜井施工实践,简要介绍了增设斜井的原因及斜井的选择、布置、设计、施工等方法,分析了增加斜井后的工期及社会、经济效益,并总结了增加斜井的优点。 相似文献
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为解决在轨服务最终接近段传统单目视觉相对导航方法受相机视场限制以及非合作航天器无法设置人工靶标的问题,提出了以非合作航天器太阳帆板三角形支架的部分结构为测量目标的视觉相对导航算法.首先,设计了"自拍杆"相机安装结构和相机实时标定方案,给出了视觉相机安装角的计算方法;然后,基于逆投影原理构建满足三角形支架实际空间几何构型约束的优化模型,采用蚁群搜索算法求解特征点的景深,并应用绝对定位方法估计航天器之间的相对位置和姿态;最后,以非合作航天器在轨服务最终2 m~0 m的接近段为背景进行数学仿真,在相对距离小于1 m时,航天器之间的相对位置和相对姿态确定精度分别优于3 mm和0.2°,验证了算法的有效性和可行性.数学仿真结果表明:该相对导航方案可行,导航算法具有较高的精度,且相对导航的精度随着航天器之间的相对距离的逐渐减少而逐渐提高;同时,该算法对投影点测量误差具有较好的鲁棒性,在投影点测量误差较大时仍具有较高的精度. 相似文献
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