基于蒙特卡罗搜索树的机动控制研究

发布时间：2021-08-02 20:49

　　高效解算飞机机动是无人自主空战中的必备部分,也是战机完成作战任务的重要保证。利用强化学习思想,将蒙特卡罗搜索树（Metro Carlo Search Tree）算法与飞行机动控制相结合,通过反复试错解算出飞机操纵序列,同时应用了多目标优化和滚动时域优化技术,克服了传统机动动作库方法的固有缺陷。最后,以上升转弯、桶滚机动及连续蛇形S机动为例,对某型六自由度飞机模型进行控制实现,证明了所建立的MCTS机动控制算法能够灵活可靠地实现机动控制,最后通过参数摄动实验验证了算法的鲁棒性。 

【文章来源】：测控技术. 2020,39(11)

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

滚动时域优化流程

MCTS机动控制结构

初始时F16飞机的高度为3000 m，初始速度为300 m/s，其上升转弯机动的目标高度5000 m。对上升转弯进行机动控制解算。以其中某次搜索结果为例对下降转弯机动进行分析，其三维轨迹图如图3所示，机动状态如图4所示，视景如图5所示，解算结果表3所示。图4 上升转弯机动状态

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于滚动时域优化的轮式移动机器人路径跟踪问题研究（英文）[J]. 刘洋,于树友,郭洋,高炳钊,陈虹.  控制理论与应用. 2017(04)
[2]基于OODA指挥控制环的作战仿真实验[J]. 朱江,蔡蔚,闻传花,潘明聪,张钊.  指挥控制与仿真. 2015(03)
[3]飞机空战仿真中机动指令生成器设计[J]. 李世鹏,高正红.  西北工业大学学报. 2005(04)

博士论文
[1]基于进化算法的复杂多目标优化问题求解[D]. 田野.安徽大学 2018

硕士论文
[1]计算机围棋中的搜索算法研究[D]. 邓超.昆明理工大学 2013



本文编号：3318251