Нейросетевой алгоритм перехвата машиной Дубинса целей, движущихся по известным траекториям
- Авторы: Галяев А.А1, Медведев А.И1, Насонов И.А1
-
Учреждения:
- Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН
- Выпуск: № 3 (2023)
- Страницы: 3-21
- Раздел: Статьи
- URL: https://journals.rcsi.science/0005-2310/article/view/144262
- DOI: https://doi.org/10.31857/S0005231023030017
- EDN: https://elibrary.ru/ZYOFFZ
- ID: 144262
Цитировать
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.
Ключевые слова
Об авторах
А. А Галяев
Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН
Email: galaev@ipu.ru
Москва
А. И Медведев
Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН
Email: medvedev.ai18@physics.msu.ru
Москва
И. А Насонов
Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН
Автор, ответственный за переписку.
Email: nasonov.ia18@physics.msu.ru
Москва
Список литературы
- Isaacs R. Differential games. New York: John Wiley and sons, 1965.
- Markov A.A. A few examples of solving special problems on the largest and smallest values / The communications of the Kharkov mathematical society. 1889. Ser. 2. V. 1. P. 250-276.
- Dubins L.E. On curves of minimal length with a constraint on average curvature and with prescribed initial and terminal positions and tangents // Amer. J. Math. 1957. No. 79. P. 497-516.
- Galyaev A.A., Buzikov M.E. Time-Optimal Interception of a Moving Target by a Dubins Car // Autom Remote Control. 2021. V. 82. P. 745-758.
- Glizer V.Y., Shinar J. On the structure of a class of time-optimal trajectories // Optim. Control Appl. Method. 1993. V. 14. No. 4. P. 271-279.
- Бердышев Ю.И. О задачах последовательного обхода одним нелинейным объектом двух точек // Тр. ИММ УрО РАН. 2005. Т. 11. № 1. C. 43-52.
- Xing Z. Algorithm for Path Planning of Curvature-constrained UAVs Performing Surveillance of Multiple Ground Targets // Chin. J. Aeronaut. 2014. V. 27. No. 3. P. 622-633.
- Ny J.L., Feron E., Frazzoli E. On the Dubins Traveling Salesman Problem // IEEE Transactions on Automatic Control. 2014. V. 57. P. 265-270.
- Yang D., Li D., Sun H. 2D Dubins Path in Environments with Obstacle // Math. Problem. Engineer. 2013. V. 2013. P. 1-6.
- Manyam S.G. et al. Optimal dubins paths to intercept a moving target on a circle // Proceedings of the American Control Conference. 2019. V. 2019-July. P. 828-834.
- Caruana R., Niculescu-Mizil A. An empirical comparison of supervised learning algorithms // ICML Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning. June 2006. P. 161-168.
- Arulkumaran K., Deisenroth M.P., Brundage M., Bharath A.A. Deep Reinforcement Learning: A Brief Survey // IEEE Signal Processing Magazine. 2017. V. 34. No. 6. P. 26-38.
- Perot E., Jaritz M., Toromanoff M., de Charette R. End-to-End Driving in a Realistic Racing Game with Deep Reinforcement Learning // IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops. 2017. P. 474-475.
- Al-Talabi A.A., Schwartz H.M. Kalman fuzzy actor-critic learning automaton algorithm for the pursuit-evasion differential game // IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE). 2016. P. 1015-1022.
- Hartmann G., Shiller Z., Azaria A. Deep Reinforcement Learning for Time Optimal Velocity Control using Prior Knowledge // IEEE 31st International Conference on Tools with Artificial Intelligence. 2019. P. 186-193.
- Helvig C.S., Gabriel Robins, Alex Zelikovsky The moving-target traveling salesman problem // J. Algorithm. 2003. V. 49. No. 1. 2003. P. 153-174.
- Mnih V., Kavukcuoglu K., Silver D. et al. Human-level control through deep reinforcement learning // Nature. 2015. V. 518. P. 529-533.
- Uhlenbeck G.E., Ornstein L.S. On the theory of the brownian motion // Physic. Rev. 1930. V. 36. P. 823-841.
- Hinton G.E., Srivastava N., Krizhevsky A. et al. Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors. arXiv. 2012.
- Klambauer G., Unterthiner T., Mayr A. et al. Self-normalizing neural networks // Advances in Neural Information Processing Systems. 2017. P. 972-981.
- Buzikov M.E., Galyaev A.A. Minimum-time lateral interception of a moving target by a Dubins car // Automatica. 2022. V. 135. 109968.