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航迹规划策略学习方法研究

发布时间:2021-04-06 16:24
  分析并研究航迹规划软件中的飞行器操作数据特征,提出一种基于XGBoost算法和K-prototypes算法的航迹规划策略学习方法。在样本采集与分类过程中,根据约束自身特性和规划人员操作特征,将约束分为飞行器环境约束和飞行器特性相关约束,分别采用XGBoost算法和K-prototypes算法进行策略学习,并对飞行器特性相关约束做进一步细分,实现复杂约束的针对性学习及样本分类管理。当航迹不满足约束时,需将已获得的规划策略反馈给规划人员使其得到策略引导。实验结果表明,该方法能准确选取航迹规划策略并给出策略引导信息,降低规划人员的工作强度,提升交互规划效率和规划软件的智能性。 

【文章来源】:计算机工程. 2020,46(05)北大核心CSCD

【文章页数】:10 页

【部分图文】:

航迹规划策略学习方法研究


航迹规划策略的学习流程

航迹规划策略学习方法研究


样本采集流程

航迹规划策略学习方法研究


样本结构

【参考文献】:
期刊论文
[1]一种用于飞行器航迹规划操作规则提取的聚类算法[J]. 付琦玮,张克,秦筱楲,宋子阳,刘畅.  战术导弹技术. 2018(02)
[2]基于Q学习的无人机三维航迹规划算法[J]. 郝钏钏,方舟,李平.  上海交通大学学报. 2012(12)
[3]一类一阶逻辑公式中的公理化真度理论及其应用[J]. 王国俊.  中国科学:信息科学. 2012(05)
[4]飞行器航迹规划研究现状与趋势[J]. 郑昌文,严平,丁明跃,苏康.  宇航学报. 2007(06)
[5]人工智能在航天飞行任务规划中的应用研究[J]. 席政.  航空学报. 2007(04)
[6]由一阶逻辑公式得到命题逻辑可满足性问题实例(英文)[J]. 黄拙,张健.  软件学报. 2005(03)
[7]一种新的多维稀疏规则模糊插值推理方法[J]. 卢正鼎,符海东.  小型微型计算机系统. 2004(08)

博士论文
[1]专家知识辅助的强化学习研究及其在无人机路径规划中的应用[D]. 王国芳.浙江大学 2017



本文编号:3121744

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