با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد).
دسته بندی:
یادگیری تقویتی - Reinforcement-Learning
سال انتشار:
2020
عنوان انگلیسی مقاله:
Low-level autonomous control and tracking of quadrotor using reinforcement learning
ترجمه فارسی عنوان مقاله:
کنترل خود مختار سطح پایین و ردیابی کوادروتور با استفاده از یادگیری تقویتی
منبع:
Sciencedirect - Elsevier - Control Engineering Practice, 95 (2020) 104222. doi:10.1016/j.conengprac.2019.104222
نویسنده:
Chen-Huan Pi a,1, Kai-Chun Hu b,1, Stone Cheng a,∗, I-Chen Wuc,d
چکیده انگلیسی:
This paper proposes a low-level quadrotor control algorithm using neural networks with model-free reinforcement
learning, then explores the algorithm’s capabilities on quadrotor hover and tracking tasks. We provide a
new point of view by examining the well-known policy gradient algorithm from reinforcement learning, then
relaxing its requirements to improve training efficiency. Without requiring expert demonstrations, the improved
algorithm is then applied to train a quadrotor controller with its output directly mapped to four actuators in
a simulator, which is a technique used to control any linear or nonlinear system under unknown dynamic
parameters and disturbances. We show two experimental tasks both in simulation and real-world quadrotors
to verify our method and demonstrate performance: 1) hovering at a fixed position, and 2) tracking along a
specific trajectory.
Keywords: Reinforcement learning | Policy gradient | Quadrotor
قیمت: رایگان
توضیحات اضافی:
تعداد نظرات : 0