Государственная публичная научно-техническая библиотека России
База данных: Сводный каталог ГПНТБ России
Страница 1, Результатов: 1
Отмеченные записи: 0
1.
Подробнее
Галяев, Андрей Алексеевич.
Нейросетевой алгоритм перехвата машиной Дубинса целей, движущихся по известным траекториям [Текст] / А. А. Галяев, А. И. Медведев, И. А. Насонов // Автоматика и телемеханика. — 2023. — N 3. — С. 3-21. — Библиогр. в конце ст.
Рубрики: Искусственный интеллект
Нейронные сети
Кл.слова (ненормированные):
задача перехвата — машина дубинса — алгоритм ddpg — нейросетевой синтез траекторий
Аннотация: Задача перехвата движущейся по прямолинейной или круговой траектории цели машиной Дубинса сформулирована как задача оптимального управления по критерию быстродействия с произвольным направлением скорости машины при перехвате. Для решения данной задачи и синтеза траекторий перехвата использовались нейросетевые методы обучения без учителя на основе алгоритма Deep Deterministic Policy Gradient. Проведен анализ полученных законов управления и траекторий перехвата по сравнению с аналитическими решениями задачи перехвата, проведено моделирование для параметров движения цели, которые нейросеть не видела при обучении. Проведены модельные эксперименты по проверке устойчивости решения. Показана эффективность применения нейросетевых методов синтеза траекторий перехвата для заданных классов движений цели.
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17
Доп.точки доступа:
Медведев, А.И.
Насонов, И.А.
Галяев, Андрей Алексеевич.
Нейросетевой алгоритм перехвата машиной Дубинса целей, движущихся по известным траекториям [Текст] / А. А. Галяев, А. И. Медведев, И. А. Насонов // Автоматика и телемеханика. — 2023. — N 3. — С. 3-21. — Библиогр. в конце ст.
| ГРНТИ | ||
| УДК |
Рубрики: Искусственный интеллект
Нейронные сети
Кл.слова (ненормированные):
задача перехвата — машина дубинса — алгоритм ddpg — нейросетевой синтез траекторий
Аннотация: Задача перехвата движущейся по прямолинейной или круговой траектории цели машиной Дубинса сформулирована как задача оптимального управления по критерию быстродействия с произвольным направлением скорости машины при перехвате. Для решения данной задачи и синтеза траекторий перехвата использовались нейросетевые методы обучения без учителя на основе алгоритма Deep Deterministic Policy Gradient. Проведен анализ полученных законов управления и траекторий перехвата по сравнению с аналитическими решениями задачи перехвата, проведено моделирование для параметров движения цели, которые нейросеть не видела при обучении. Проведены модельные эксперименты по проверке устойчивости решения. Показана эффективность применения нейросетевых методов синтеза траекторий перехвата для заданных классов движений цели.
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17
Доп.точки доступа:
Медведев, А.И.
Насонов, И.А.
Страница 1, Результатов: 1
