控制理论与应用

作者：张涛,刘威,王锐,李凯文,徐万里

单位：国防科技大学,国防科技大学,国防科技大学,国防科技大学,军事科学院

关键词：深度强化学习; 无人机; 智能优化; 无线充电

基金：国家自然科学基金项目(72071205)资助.

近年来, 无人机在物流、通信、军事任务、灾害救援等领域中展现出了巨大的应用潜力, 然而无人机的续航能力是制约其使用的重大因素, 在无线充电技术不断突破和发展的背景下, 本文基于深度强化学习方法, 提出了一种考虑无线充电的无人机路径在线优化方法, 通过无线充电技术提高无人机的任务能力. 首先, 对无人机功耗模型和无线充电模型进行了构建, 根据无人机的荷电状态约束, 设计了一种基于动态上下文向量的深度神经网络模型,通过编码器和解码器的模型架构, 实现无人机路径的直接构造, 通过深度强化学习方法对模型进行离线训练, 从而应用于考虑无线充电的无人机任务路径在线优化. 文本通过与传统优化方法和深度强化学习方法进行实验对比,所提方法在CPU算力和GPU算力下分别实现了4倍以及100倍以上求解速度的提升.

来源：2024年第1期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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