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文档简介
号多移动载体秩序化作业控制方法,包括以下步骤:模拟真实环境构建仿真环境与移动载体模2S1、模拟真实环境构建仿真环境与移动载体模型S3、构建包括actor网络和critic网络的强化学习网络S4、在步骤S1中的仿真环境中进行编队仿真训练状态奖励表示当移动载体到达目标点或者发生碰加速度奖励和角加速度奖励分别对移动载体的速度和角速S3中构建包括actor网络和critic网络建立critic网络以获取当前移动载体的相对位置和速度信息,并输数据输入自己的actor网络中生成下一步的动作,并使用critic网络对移动载体的状态进34楼内部固定障碍物和一些随机障碍物生成模移动奖励表示移动载体与目标点之间的距离变化,保证移动载体朝着目标点移5状态奖励表示当移动载体到达目标点或者发生碰加速度奖励和角加速度奖励分别对移动载体的速度和角速[0008]优选的,所述步骤S3中构建包括actor网络和critic网络的强化学习网络框架具[0009]优选的,所述步骤S4中采样过程包括对多移动载体与仿每个移动载体将自己的观察数据输入自己的actor网络中生成下一步的动作,并使用S61、在无障碍物场景中进行训练,此阶段的奖励函数只包括移动奖励和编队奖包含固定障碍物和动态障碍物的复杂场景,确保了模型在不同环境下的适应性和稳定性,6将多移动载体的编队决策问题定义为部分可观测的马7[0023]最终移动载体在每个时间步长的奖励根据各部分进行加权得到,最终的奖励函[0027]舒适性奖励中角加速度奖励表示对移动载体的角加速度做了舒适性限制,其中8将自己的观察数据输入自己的actor网络中生成下一步的动作,并使用critic网络对移动9包含固定障碍物和动态障碍物的复杂场景,确保了模型在不同环境下的适应性和稳定性。
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